遗传算法优化的非线性Hammerstein模型广义预测控制

"基于Hammerstein模型和GA的非线性广义预测控制 (2008年)"，这篇论文探讨了如何应用非线性广义预测控制（GPC）方法来处理Hammerstein型非线性系统的问题。作者通过遗传算法（GA）提出了一种优化控制量的策略，对比了不同求解方法在热交换器仿真中的控制效果。 在非线性控制系统领域，Hammerstein模型是一种常用的结构模型，它包含了一个静态非线性部分和一个线性动态部分。这种模型广泛存在于各种工程系统中，如化工、能源和机械等领域。非线性系统的控制通常比线性系统更为复杂，因为它们的响应不遵循叠加原理，可能导致传统控制策略失效。 本文中，作者首先指出了采用近似法求解控制量的局限性，这可能会影响控制性能和系统的稳定性。为了解决这个问题，他们引入了遗传算法来优化控制量的计算。遗传算法是一种全局优化技术，灵感来源于自然选择和遗传机制，能有效地搜索多维度问题的解决方案空间。 在热交换器的仿真案例中，研究者对比了遗传算法与两种近似法（未具体说明是哪两种近似法）在求解控制量上的表现。通过仿真结果，他们证明了基于遗传算法的预测控制器能够提供更优的性能，这可能是由于遗传算法能够全局优化控制量，避免陷入局部最优解。 非线性广义预测控制（GPC）是一种先进的控制策略，它结合了模型预测控制（MPC）和非线性系统的特性。GPC通过建立系统模型预测未来输出，然后最小化某个性能指标来确定当前的控制输入。在非线性系统中，这种方法可以有效处理系统的非线性特性，提高控制质量和稳定性。 论文的关键词包括Hammerstein模型、非线性系统、广义预测控制和遗传算法，这些都表明了研究的主要关注点。文章所属分类为自然科学，可能对从事控制理论、自动化、系统工程以及应用遗传算法解决实际问题的研究者具有参考价值。该研究为非线性系统控制提供了一种新的工具，对于提升非线性系统控制性能具有重要意义。