基于粒子群优化的有约束模型预测控制器

被引：22

作者：

董娜

陈增强

孙青林

袁著祉

机构：

[1] 南开大学自动化系

来源：

控制理论与应用 | 2009年 / 26卷 / 09期

关键词：

模型预测控制; 粒子群优化算法; 带约束的优化; 线性离散系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

研究了模型预测控制(MPC)中解决带约束的优化问题时所用到的优化算法,针对传统的二次规划(QP)方法的不足,引入了一种带有混沌初始化的粒子群优化算法(CPSO),将其应用到模型预测控制中,用于解决同时带有输入约束和状态约束的控制问题.最后,引入了一个实际的带有约束的线性离散系统的优化控制问题,分别用二次规划和粒子群优化两种算法去解决,通过仿真结果的比较,说明了基于粒子群优化(PSO)的模型预测控制算法的优越性.

引用

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