基于改進(jìn)粒子群算法的一類非線性模型預(yù)測控制.pdf

1、非線性模型預(yù)測控制研究發(fā)展至今，多數(shù)都局限某些特殊的非線性系統(tǒng)，關(guān)于一般非線性系統(tǒng)的研究難題則主要來源自優(yōu)化算法的研究.實際的控制系統(tǒng)大部分都是非線性的，而且很可能含有不確定度，因此本文提出了一種改進(jìn)的粒子群算法來優(yōu)化求解非線性模型預(yù)測控制，研究內(nèi)容:
　　(1)提出一種改進(jìn)的粒子群算法.針對經(jīng)典的粒子群算法在求解非線性模型預(yù)測控制的過程中容易陷入局部最優(yōu)、搜索后期收斂速度慢的問題，提出引入粒子濾波重采樣步驟和粒子變異操作相結(jié)合的

2、改進(jìn)粒子群算法.并利用四種測試函數(shù)對改進(jìn)粒子群算法和經(jīng)典粒子群算法進(jìn)行對比仿真實驗，實驗結(jié)果表明:改進(jìn)的PSO算法具有更好的收斂速度和搜索精度.
　　(2)研究了改進(jìn)的粒子群算法在一類非線性模型預(yù)測控制系統(tǒng)中的應(yīng)用.針對帶有有界隨機(jī)擾動和概率約束的非線性模型預(yù)測控制的優(yōu)化控制律求解問題，引入改進(jìn)的粒子群算法求解，對概率約束的處理，采用對不滿足約束的粒子進(jìn)行有效替代的方法，進(jìn)而得到滿足概率約束條件的優(yōu)化控制律.仿真結(jié)果表明算法的有效