控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2006年
5期
401-403
,共3页
夏晓华%刘波%栾志业%金以慧
夏曉華%劉波%欒誌業%金以慧
하효화%류파%란지업%금이혜
微粒群优化(PSO)算法%序贯二次规划(SQP)%模型预测控制(MPC)%聚丙烯
微粒群優化(PSO)算法%序貫二次規劃(SQP)%模型預測控製(MPC)%聚丙烯
미립군우화(PSO)산법%서관이차규화(SQP)%모형예측공제(MPC)%취병희
输入输出受限非线性系统的预测控制问题,可以看作是一个难以直接求解的约束非线性优化问题.针对预测控制在解决此类优化问题时,存在易收敛到局部极小或者非可行解,对初始值敏感等缺点,提出了一种基于微粒群优化方法的非线性预测控制算法.采用微粒群优化算法(PSO)作为模型预测控制的滚动优化方法,在线实时求解最优控制律.将PSO与序贯二次规划(SQP)算法进行对比仿真实验,求解两个标准函数优化问题,结果表明PSO能够快速有效地求得全局最小点,而SQP则很容易陷入局部极小点.将该算法应用于丙烯聚合反应过程的温度控制中,仿真结果显示了该方法的有效性.
輸入輸齣受限非線性繫統的預測控製問題,可以看作是一箇難以直接求解的約束非線性優化問題.針對預測控製在解決此類優化問題時,存在易收斂到跼部極小或者非可行解,對初始值敏感等缺點,提齣瞭一種基于微粒群優化方法的非線性預測控製算法.採用微粒群優化算法(PSO)作為模型預測控製的滾動優化方法,在線實時求解最優控製律.將PSO與序貫二次規劃(SQP)算法進行對比倣真實驗,求解兩箇標準函數優化問題,結果錶明PSO能夠快速有效地求得全跼最小點,而SQP則很容易陷入跼部極小點.將該算法應用于丙烯聚閤反應過程的溫度控製中,倣真結果顯示瞭該方法的有效性.
수입수출수한비선성계통적예측공제문제,가이간작시일개난이직접구해적약속비선성우화문제.침대예측공제재해결차류우화문제시,존재역수렴도국부겁소혹자비가행해,대초시치민감등결점,제출료일충기우미립군우화방법적비선성예측공제산법.채용미립군우화산법(PSO)작위모형예측공제적곤동우화방법,재선실시구해최우공제률.장PSO여서관이차규화(SQP)산법진행대비방진실험,구해량개표준함수우화문제,결과표명PSO능구쾌속유효지구득전국최소점,이SQP칙흔용역함입국부겁소점.장해산법응용우병희취합반응과정적온도공제중,방진결과현시료해방법적유효성.
