改进差分进化算法在非线性模型预测控制中的应用

被引：10

作者：

刘振泽

许洋

王峰明

机构：

[1] 吉林大学控制理论与智能系统实验室通信工程学院

来源：

北京工业大学学报 | 2015年 / 41卷 / 05期

关键词：

非线性系统; 改进差分进化算法; 模型预测控制; 三容液位控制系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP13 [自动控制理论];

学科分类号：

摘要：

为了解决非线性模型预测控制在实际工程系统应用时,传统方法求解非凸的非线性规划问题容易陷入局部极小,计算量随着问题维数的增加呈几何级数增长的问题,对传统的差分进化算法进行了改进.通过动态调节差分进化算法的主要参数加快差分进化算法的收敛速度,同时采用多种突变策略增加种群的多样性,有效克服了传统差分进化算法容易陷入局部极小的缺点.在简单三容液位系统上的仿真实验结果证明了该算法的有效性和可行性,在工业应用中具有较好的应用前景.

引用

页码：680 / 685

页数：6

共 11 条

[1] 非线性系统模型预测控制若干基本特点与主题回顾 [J].

何德峰 ;

丁宝苍 ;

于树友 .

控制理论与应用, 2013, 30 (03) :273-287

[2] 模型预测控制——现状与挑战 [J].

席裕庚 ;

李德伟 ;

林姝 .

自动化学报, 2013, 39 (03) :222-236

[3] 差分演化的收敛性分析与算法改进 [J].

贺毅朝 ;

王熙照 ;

刘坤起 ;

王彦祺 .

软件学报, 2010, 21 (05) :875-885

[4] 基于差分进化算法的多变量预测控制在蒸馏装置上的应用 [J].

李华杰 ;

吕文祥 ;

黄德先 .

化工进展, 2009, (04) :584-587

[5] 预测控制定性综合理论的基本思路和研究现状 [J].

席裕庚 ;

李德伟 .

自动化学报, 2008, (10) :1225-1234

[6] 差分进化算法研究进展 [J].

周艳平 ;

顾幸生 .

化工自动化及仪表, 2007, (03) :1-6

[7]

模型预测控制[M]. 科学出版社 , 陈虹, 2013

[8]

A clustering-based differential evolution for global optimization[J] . Zhihua Cai,Wenyin Gong,Charles X. Ling,Harry Zhang.Applied Soft Computing Journal . 2010 (1)

[9] Efficient nonlinear model predictive control algorithms [J].

Cannon, M .

ANNUAL REVIEWS IN CONTROL, 2004, 28 (02) :229-237

[10]

Constrained model predictive control: Stability and optimality[J] . D.Q. Mayne,J.B. Rawlings,C.V. Rao,P.O.M. Scokaert.Automatica . 2000 (6)

← 1 2 →