基于PSO在线优化的多模型自适应动态矩阵控制

针对常规的自适应动态矩阵控制算法,在实际被控对象的模型参数发生突变时,系统的瞬态响应较差,提出了基于PSO在线优化的多模型自适应动态矩阵控制方法。对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间被控对象,在模型参数范围未知情况下,以自适应模型参数为依据,经规则判断后通过所提出的基于双群体深度搜索的粒子群优化(PSO)算法在线优化自适应模型参数,并通过所定义的模型相似度自动建立多个固定模型。通过指标切换函数找到当前最优控制器。仿真结果表明,该方法明显优于常规的自适应动态矩阵控制算法,说明了该方法的有效性和可行性。