基于遗传算法的约束广义预测控制  

Constrained Generalized Predictive Control Using Genetic Algorithm

作　　者：张强[1] 李少远[1] 

机构地区：[1]上海交通大学自动化研究所,上海200030

出　　处：《上海交通大学学报》2004年第9期1562-1566,共5页Journal of Shanghai Jiaotong University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60074004);教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目

摘　　要：广义预测控制要求控制对象必须是线性无约束的,优化的性能指标也必须是二次型形式,因此,广义预测控制的工业应用存在很大局限性.本文尝试用遗传算法来解决存在约束的广义预测控制的优化问题,给出了基于遗传算法的广义预测控制算法的实现方法,并通过工业过程对象的仿真,验证了该方法的有效性,且控制效果良好.Generalized predictive controllers (GPC) need the process to be controlled in nonlinear mode and without constraint; the performance index to be optimized also needed to be quadratic. This made a limitation to GPC for its application in industry. So, an investigation was made in this paper of using genetic algorithm to optimize the performance index of GPC. An algorithm for GPC using genetic algorithm was given. The simulation made in industrial process control shows that this method can get good performance.

关 键 词：广义预测控制 遗传算法 优化 约束 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]