测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2008年
10期
45-47,54
,共4页
王建国%明学星%李益国%吕震中
王建國%明學星%李益國%呂震中
왕건국%명학성%리익국%려진중
预测控制%PID控制%蚁群算法%神经网络%再热汽温
預測控製%PID控製%蟻群算法%神經網絡%再熱汽溫
예측공제%PID공제%의군산법%신경망락%재열기온
针对非线性、时变及大惯性系统的控制问题,提出了一种基于蚁群算法的预测PID控制算法.该算法以神经网络作为预测模型,将预测控制和PID控制相结合,并用蚁群算法在线优化控制器参数,其中以常规的Ziegler-Nichok方法整定的控制器参数为基础,选取蚁群优化变量的动态搜索区间.该算法考虑了控制能量受限情况下,非线性系统的预测控制问题.计算机仿真结果表明,该非线性控制方案具有较好的鲁棒性,相对传统PID控制策略还表现出了良好的动态性能,能够满足对再热汽温对象的控制要求.
針對非線性、時變及大慣性繫統的控製問題,提齣瞭一種基于蟻群算法的預測PID控製算法.該算法以神經網絡作為預測模型,將預測控製和PID控製相結閤,併用蟻群算法在線優化控製器參數,其中以常規的Ziegler-Nichok方法整定的控製器參數為基礎,選取蟻群優化變量的動態搜索區間.該算法攷慮瞭控製能量受限情況下,非線性繫統的預測控製問題.計算機倣真結果錶明,該非線性控製方案具有較好的魯棒性,相對傳統PID控製策略還錶現齣瞭良好的動態性能,能夠滿足對再熱汽溫對象的控製要求.
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