针对多输入多输出的非线性系统,提出了一种基于树和种子算法(tree and seed algorithm,TSA)的多变量模糊预测控制算法。该算法首先将非线性系统的过程模型建模为Takagi-Sugeno(T-S)模型,并将其作为预测模型。在此基础上,利用该模型和反...针对多输入多输出的非线性系统,提出了一种基于树和种子算法(tree and seed algorithm,TSA)的多变量模糊预测控制算法。该算法首先将非线性系统的过程模型建模为Takagi-Sugeno(T-S)模型,并将其作为预测模型。在此基础上,利用该模型和反馈校正方法,递推得到校正的输出预测值。然后,给定相应的二次性能指标及输入输出约束条件,利用TSA在线搜索多变量非线性预测控制系统的最优控制律,避免了直接递推控制律时复杂多项式难以求解的问题。最后,以中和反应过程为例进行仿真对比实验。实验结果验证了所提算法的有效性和可行性。展开更多
文摘针对多输入多输出的非线性系统,提出了一种基于树和种子算法(tree and seed algorithm,TSA)的多变量模糊预测控制算法。该算法首先将非线性系统的过程模型建模为Takagi-Sugeno(T-S)模型,并将其作为预测模型。在此基础上,利用该模型和反馈校正方法,递推得到校正的输出预测值。然后,给定相应的二次性能指标及输入输出约束条件,利用TSA在线搜索多变量非线性预测控制系统的最优控制律,避免了直接递推控制律时复杂多项式难以求解的问题。最后,以中和反应过程为例进行仿真对比实验。实验结果验证了所提算法的有效性和可行性。
