基于高速收敛粒子群优化算法的非线性系统无模型预测控制  

A nonlinear model-free predictive controller based on PSO algorithm with high speed convergence

作　　者：李秀英[1] 王光辉[1] 韩志刚[1] 

机构地区：[1]黑龙江大学黑龙江省普通高等学校电子工程重点实验室,哈尔滨150080

出　　处：《控制与决策》2012年第5期777-780,786,共5页Control and Decision

基　　金：黑龙江省普通高等学校电了工程重点实验室基金项目(DZZD20100023);黑龙江人学学生创新实验室项目(CX11143)

摘　　要：基于无模型控制、粒子群优化和预测控制的思想,提出一种新型非线性无模型预测控制器,并对该控制器的收敛性进行了分析.该控制器以带误差修正的泛模型为预测模型,以高速收敛的粒子群优化算法为滚动优化策略,不仅避免了非线性预测控制中复杂的矩阵求逆运算,而且提高了算法的收敛速度,增强了实时性.仿真研究表明了该控制器的有效性.A new nonlinear predictive controller is proposed,which combines the idea of model-free control,particle swarm optimization（PSO） and predictive control,and the convergence is also analyzed.The controller takes the universal model with error correction as predictive model and the PSO algorithm with high speed convergence as online optimization.It not only avoids calculating the complicated inverse matrix in the nonlinear predictive control,but also improves the speed of convergence and enhances the real-time implement.The simulation results show the effectiveness of the proposed controller.

关 键 词：无模型预测控制 非线性系统 粒子群优化 高速收敛 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]