【作者】 孙峰超； 王平； 田学民；

【Author】 Sun Fengchao Wang Ping Tian Xuemin (College of Information and Control Engineering China University of Petroleum Dongying 257061 China)

【机构】 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院；

【摘要】 本文提出了一种基于Hammerstein模型和自适应量子粒子群(AQPSO)的非线性预测控制算法。针对多变量Hammerstein模型的辨识与预测控制问题,分别采用最小二乘支持向量机和N4SID算法辨识模型的静态非线性部分和动态线性部分,在此基础上提出了一种自适应量子粒子群算法用于计算预测控制律,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题,从而实现了一种基于Hammerstein模型的多变量非线性预测控制。最后针对多变量pH中和反应过程进行了仿真研究,仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。更多还原

【Abstract】 A nonlinear model predictive control algorithm based on the Hammerstein model and adaptive quantum particle swarm optimization(AQPSO) is proposed.The static nonlinearity is approximated by least squares support vector machine(LSSVM) while the dynamic part by N4SID,which is used together to construct the Hammerstein model.After that,a new adaptive quantum particle swarm optimization(AQPSO) method is proposed to derive the control law,which avoids calculating the complicated gradient information and the inverse matrix.The simulation results in a multivariable PH neutralization process demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.更多还原