[发明专利]一种网络环境下的基于GA-POWELL算法的约束广义预测控制器在审
| 申请号： | 201810127389.4 | 申请日： | 2018-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN108459501A | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 周颖;李穆伟;吴强 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种网络环境下的基于GA‑POWELL算法的约束广义预测控制器，包括：设置算法初值，构建被控对象的受控自回归积分滑动平均模型；根据构建的受控自回归积分滑动平均模型，利用广义预测控制梯度下降法计算控制增量；判断所计算的控制增量是否满足约束条件，若约束满足条件则输出控制增量，并取其第一个元素；否则，将控制增量作为GA‑POWELL算法的优化变量，利用GA‑POWELL算法求得约束条件下的最优控制增量，并取其第一个元素；计算控制器下一时刻输出量反馈到控制系统中；重复步骤，直到控制系统停止工作。本发明克服了受约束优化问题处理的缺陷，具备结构简单、稳定性高、操作简单、移植性强等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 广义预测控制器 滑动平均 控制系统 网络环境 约束条件 自回归 构建 受控 算法 受约束优化问题 计算控制器 被控对象 广义预测 计算控制 满足条件 输出控制 优化变量 最优控制 输出量 下降法 移植性 反馈 重复 | ||
【主权项】：
1.一种网络环境下的基于GA‑POWELL算法的约束广义预测控制器，其特征在于，包括：步骤1、构建被控对象的受控自回归积分滑动平均模型；步骤2、根据构建的受控自回归积分滑动平均模型，利用广义预测控制梯度下降法计算控制增量ΔU；判断所计算的控制增量ΔU是否满足约束条件，若约束满足条件则输出控制增量，并取其第一个元素；否则，将控制增量ΔU作为GA‑POWELL算法的优化变量，利用GA‑POWELL算法求得约束条件下的最优控制增量，并取其第一个元素；步骤3、根据步骤2所得控制增量ΔU或最优控制增量，计算控制器下一时刻的输出控制量u(k)并反馈到控制系统中；步骤4、重复步骤2至4，直到控制系统停止工作。
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