基于遗传算法优化的机械臂动态矩阵预测控制

动态矩阵预测控制(dynamic matrix predictive control,DMC)作为线性系统过程控制的一种常用方法,其控制效果受其控制权矩阵等参数影响较大。针对DMC算法控制权参数矩阵离线调参问题,根据控制系统输入、输出参数设计适应度函数,提出了一种基于遗传算法优化的DMC方法,以单关节机械臂作为被控对象,设计了DMC控制系统来进行控制对象单位阶跃响应采样以及遗传算法离线调参,并用该控制系统以及遗传算法所得参数进行仿真验证。结果表明,通过遗传算法可快速、精准地获得具有较优输出效果的DMC算法控制权参数矩阵,为采用DMC进行机械臂控制提供了便利。

关于自适应MGPC算法的改进

首先介绍、比较了多变量广义预报控制算法、隐式算法和前馈算法,接着介绍了采用在多变量广义预报控制算法基础上形成的自适应控制的双回路控制器.文中给出了模拟实验的结果.