基于SGA的约束非线性预测控制.pdf

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1、第23卷第13期电子设计工程2015年7月Vol-23No．13ElectronicDesignEngineeringJu1．2015基于SGA的约束非线性预测控制燕凌春，翟春艳，李书臣，王国良(辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，辽宁抚顺113001)摘要：针对约束非线性系统，提出了一种基于SGA的预测控制方法。将SGA算法引入到预测控制的滚动优化中，对非线性预测模型的性能指标寻取最优控制序列，并在SGA算法的初始种群产生阶段以及交叉、变异操作阶段采用搜索空间限定法处理系统的约束，使系统在满足约束条件下求得全局最优解。仿真结果表明该方法的有效性

2、。关键词：约束非线性；SGA；滚动优化；预测控制中图分类号：TNgl1文献标识码：A文章编号：1674-6236(2015)13-0071-04ConstrainednonlinearpredictivecontrolbasedonSGAYANLing-chun，ZHAIChun-yan，LIShu-chen，WANGGuo-liang(CollegeofInformationandControlEngineering,LiaoningShihuaUniversity,Fushun1l3001，China)Abstract：Apredictive

3、controlschemebasedonSGAwhichcanbeproposedforconstrainednonlinearsystems．TheSGAalgo-rithmisintroducedintotherollingoptimizationofpredictivecontrolinordertocalculatetheoptimalcontrolsequencefortheperformanceofthenonlinearpredictionmodel，andsearchspacelimitmethodisusedtodealwith

4、systemconstraintsinthestageofinitialpopulationandcrossoverandmutationoperationinSGAalgorithm,makethesystemtomeettheglobaloptimalsolutionundertheconstraintcondition．Ihesimulationresultsshowthatthemethodisefective．Keywords：constrainednonlinear；SGA；rollingoptimization；predictive

5、control在工业生产过程中，被控对象通常具有非线性、时变性一种基于SGA的约束非线性预测控制器优化求解策略。SGA和不确定性等特征，它无法避免严格的工业现场和生产条件是一种用于全局优化搜索的迭代算法，它具有优良的全局搜所致的约束限制，诸如高低温、高低压、易燃易爆和毒害性；索能力，能够有效的处理带约束的优化问题，因此本文将用常规的基于线性模型的预测控制方法已经不能达到对约SGA算法引入到预测控制的滚动优化中求取最优控制量。束非线性系统的优化控制，因而约束非线性预测控制算法应l问题描述运而生。3O多年来，非线性预测控制在复杂工业过程中所取得的成功

6、，已充分显示出其处理复杂约束优化控制问题的巨考虑离散时间非线性系统的状态空间描述为：大潜力Ⅲ；非线性预测控制方法在学术界和工业应用领域都+1)=)，u))(o)=粕(1)取得了很大的进展，尤其在工业过程控制方面成为一种重要其中，x(k)ER“，u(k)∈R为k时刻系统的状态和输入，的先进控制方法田。目前，约束非线性预测控制算法总体上分⋯)∈R为已知的非线性向量函数。为模型预测控制法、线性化方法和基于智能算法3种方法。在实际控制中，该系统存在以下约束：模型预测控制法是利用Voherra、Hammemtein等特殊模型作Aumi≤△≤△u为非线性预测

7、控制的预测模型解决系统约束及优化问题，文≤u)≤(2)献[3．4】对此做了具体分析；线性化方法是研究非线性系统的Y；≤)≤yj=0，1，⋯，一1常规方法，是将非线性系统线性化，然后对线性的模型采用假设，0)=0在k时刻，通过系统(1)和预测控制输入序预测控制算法实现对被控对象的控制，文献[5】采用此种方法列u(k+i-l／k)(k=l，2，⋯来预测未来步内的系统状态(+求得稳定的控制律；基于智能算法是将遗传算法、微粒子群j／k)／=l，2，⋯，M为控制时域，则目标函数如下：算法等智能算法与预测控制算法相结合，解决系统的约束问题以及对控制量进行寻优

8、，文献[6—9】均采用此种方法实现了∑(Ix(k+i／k)l。+lu(k+i一1／k)l)(3)i=1对被控对象的良好控制。其中Q和为正