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时间:2019-03-08
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1、基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器及其应用研究ResearchonHybridOptimizedGeneralizedPredictiveControlbasedonParticleSwarmOptimizationanditsApplication作者姓名筮查国学位类型学历亟士学科、专业(工程领域)控剑堡迨皇撞剑工墨一研究方向盐簋扭控剑丕统导师及职称肖奎竖煎援一一2007年3月基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器及其应用研究摘要本文提出一种基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器(PSOGPC),将粒子群优化算法(PSO)引
2、入到广义预测控制的滚动寻优过程中。解决了广义预测控制在被控对象存在约束时难以获得最优预测控制输入及求解复杂的问题,并对普通粒子群优化算法进行改进,提高了优化过程的求解精度和收敛速度。仿真结果表明该方法的有效性和良好的控制性能。使用VB语言开发了辅助先进控制方法验证、试验调试的先进控制平台,这就促进了先进控制方法能够有效、可靠、快速的应用到实际控制系统中。通过在先进控制平台上模拟实际工程控制系统再次证明这种方法的有效性,并利用先进控制试验平台,测试验证了基于PSO混合优化的GPC控制器与其他控制算法之间的无扰切换。该控制方法将在淮南
3、电厂#2锅炉过/再热汽温的技改项目中作进一步试验。关键字:广义预测控制;粒子群优化:混合优化;约束;先进控制平台ResearchonHybridOptimizedGeneralizedPredictiveControlbasedonParticleSwarmOptimizationanditsApplicationAbstractAnewhybridoptimizedGPCbasedonthePS0technique(PSOGPC)iSpresentedinwhichPS0iSusedforiterativeoptimizatio
4、n.ThemethodcansolvetheproblemthatGPCiSdifficulttoobtaintheoptimumpredictioncontrolinputwhentheproductionprocesswithconstraint.Furthermore,PSOismodifiedinthispapertoimprovethesolvingprecisionandconvergenceratesofoptimizationprocedure.Thesimulationresultshaveshownthemet
5、hod’svalidityandsuperiorperfornlalXee.AnadvancedcontrolplatformisdevelopedwithVBprogramlanguage.Thisplatfornlcanbeusedtodemonstratetheavailabilityandcredibilityoftheadvancedcontrolarithmetic.Bysimulatingpracticalcontrolprojectsystem,wecanprovethevalidityofthePSOGPCaga
6、in.AlsowewillutilizethisadvancecontrolplatformtotestthefeasibilityofswitchingwithoutdisturbancebetweenPSOGPCandothercontrolarithmetic.ThisadvancedcontrolarithmeticwillbeusedinthetechnicalmodificationofNo2boilerofCPIPingWeiElectricPowerC0.。LTD.Keywords:generalizedpredi
7、ctivecontrol(GPC);particleswarmoptimization(PSO);hybridoptimization;constraint;advancedcontrolplatform插图清单图I-1神经网络预测控制结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4图2—1GPC控制系统闭坏方块图⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯14图2-2GPC控制结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯14图2—3GPC系统内模结构的推导过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯15图2-4GPC的内模结构框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.16图2-5GPC仿真图1⋯
8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19图2-6GPC仿真图2⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20图2-7GPC仿真图3⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20图2-8GPc仿真图4⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l图3-1PSO算法粒子位置速度变化示意图
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