基于粒子群算法的廣義預(yù)測(cè)控制及其應(yīng)用研究.pdf

1、論文研究了基于粒子群算法優(yōu)化的廣義預(yù)測(cè)控制技術(shù)。針對(duì)廣義預(yù)測(cè)控制中滾動(dòng)優(yōu)化環(huán)節(jié)在尋找最優(yōu)控制輸入時(shí)存在的缺陷,將粒子群優(yōu)化算法與自身梯度尋優(yōu)法相結(jié)合,形成一種多模態(tài)混合優(yōu)化方法,并應(yīng)用于稀土萃取過程中實(shí)現(xiàn)對(duì)元素組分含量的控制。重點(diǎn)進(jìn)行了以下幾方面的研究:
　　 首先,研究廣義預(yù)測(cè)控制基本算法及其改進(jìn)后的隱式算法。由于隱式算法避免在線求解Diophantine方程帶來的大量中間運(yùn)算,從而有效減少了計(jì)算時(shí)間及工作量,通過仿真表明其有

2、很好的控制性能。同時(shí),討論了影響廣義預(yù)測(cè)控制性能的可調(diào)參數(shù),仿真實(shí)驗(yàn)分析了各參數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響,并得到了參數(shù)選取的一般性原則。
　　 其次,設(shè)計(jì)基于粒子群算法優(yōu)化的廣義預(yù)測(cè)控制器。傳統(tǒng)廣義預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化部分用梯度尋優(yōu)法獲得預(yù)測(cè)控制輸入序列,其缺點(diǎn)是尋優(yōu)時(shí)間較長(zhǎng)、過程復(fù)雜、計(jì)算量較大,而且一般只求得局部最優(yōu)解。粒子群優(yōu)化算法是一種基于群體智能理論的進(jìn)化算法,具有易實(shí)現(xiàn)、收斂快、精度高等優(yōu)點(diǎn)。本文將粒子群算法與梯度尋優(yōu)法相結(jié)合

3、,形成一種多模態(tài)混合優(yōu)化方法,從而快速、精確的獲得系統(tǒng)最優(yōu)控制輸入序列。
　　 最后,將粒子群優(yōu)化的廣義預(yù)測(cè)控制應(yīng)用于稀土萃取系統(tǒng)中對(duì)元素組分含量進(jìn)行控制?；谠亟M分含量控制過程模型,通過對(duì)萃取劑流量、料液流量、洗滌液流量的控制實(shí)現(xiàn)組分含量對(duì)設(shè)定值的跟蹤。仿真結(jié)果表明了本文所采用的控制方法具備良好的跟蹤性能。
　　 論文通過理論研究和仿真分析,將基于粒子群算法優(yōu)化的廣義預(yù)測(cè)控制應(yīng)用于稀土萃取系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)元素組分含量的控制