分层多目标非线性预测控制器设计与优化

"分层多目标非线性预测控制 (2010年) - 郑涛、吴刚、刘光宏 - 江南大学学报(自然科学版) Vol.9 No.4 - 中图分类号:TP274.5 - 文献标识码:A - 文章编号:1671-7147(2010)04一0440-04" 本文探讨了一种针对多目标非线性系统的预测控制策略，即分层多目标非线性预测控制（Stratified Multi-Objective Nonlinear Model Predictive Control）。传统的多目标动态优化方法，如加权系数法和字典序法，存在各自的局限性。加权系数方法可能导致某些目标的重要性被过度强调或忽视，而字典序方法则可能无法均衡地处理多个目标。因此，作者提出了一个基于分层思想的新框架，旨在克服这些缺点。 在这个框架中，预测控制器被设计为分层结构，将复杂的多目标优化问题分解为一系列子问题，每个子问题对应于一个目标层次。这样做的好处是，它能够更有效地管理和平衡不同目标之间的关系，同时减少了在线优化过程中的计算复杂度。为了进一步减轻计算负担，控制器采用了阶梯式控制策略，这种策略将控制决策分解为一系列逐步进行的步骤，从而简化了优化过程。 实现这一控制策略的关键是采用了改进的遗传算法（Modified Genetic Algorithm）。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化工具，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。在此基础上的改进可能包括适应度函数的调整、种群初始化的优化、遗传算子的选择以及早熟收敛的防止，以更好地适应多目标非线性控制的特性。 通过双容水箱系统的仿真控制实验，研究人员验证了该分层多目标非线性预测控制器的性能。双容水箱系统是一个典型的非线性动态系统，常用于控制系统的设计和评估。实验结果表明，该控制器能够在满足多个控制目标的同时，有效应对系统的非线性和不确定性，展示了其在实际应用中的潜力和有效性。 总结来说，这项研究提出了一种创新的分层多目标非线性预测控制策略，利用改进的遗传算法解决了传统方法的不足，降低了计算复杂性，且在实际系统中表现出良好的控制性能。这种方法对于解决具有多个相互竞争目标的复杂控制问题具有重要的理论与实践意义，特别是在需要高效实时优化的工业领域中。