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文檔簡介
1、模型預測控制是目前應用得最廣泛也最為成功的一種先進控制策略,具有控制效果好、抗干擾性強、魯棒性強等優(yōu)點。預測函數控制為第三代模型預測控制,它在保持傳統(tǒng)模型預測控制基本特征的同時,通過對控制輸入結構化,把控制量看作是若干事先選定的基函數的線性組合,使控制輸入更具規(guī)律性,同時能有效降低算法的在線計算量。
由于預測控制的特殊結構,控制器參數與系統(tǒng)閉環(huán)性能之間的定量關系很難確定,因而參數的整定比較困難,通常只能依靠工程人員的經驗或
2、者經過大量的離線仿真和在線調整才能確定。因此研究控制器參數選取的原則,對于指導參數整定和推動預測控制的工程應用具有重要的現實意義。
免疫思維進化算法理論是基于思維進化算法和人工免疫系統(tǒng)中克隆選擇原理,繼承了思維進化算法的群體進化策略等進化機制上的優(yōu)點,又加入了克隆選擇算法中的學習、記憶開發(fā)、抗體多樣性、自適應調節(jié)等優(yōu)良的功能,使得免疫思維進化算法在優(yōu)化中具有更快的收斂性和更高的計算精度。這些特點使得免疫思維進化算在參數整定
3、方面有著很好的理論優(yōu)勢。
本文從預測函數控制方法的基本原理出發(fā),詳細地介紹了預測函數控制方法的原理和具體算法;從算法上可以看出該控制方法計算簡單,然后對預測函數控制的參數選取原則及各個參數對控制效果的影響進行了詳細的說明,同時闡述了現有算法中參數整定難的問題,對一般預測函數控制在被控對象為一階和二階的情況下跟蹤給定信號進行實驗,說明了該控制方法的控制效果具有跟蹤準確、快速等特點。
針對預測函數控制參數本身的特
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