改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制：有效控制策略

本文主要探讨了"基于改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制"这一主题，针对工业系统中普遍存在的输入输出约束问题，提出了创新的控制策略。广义预测控制（GPC）作为一种在1984年由Clarke提出的控制方法，因其模型需求低、在线实施简便以及良好的鲁棒性而受到关注。然而，传统GPC假设输入输出是线性的且无约束，这在现实中往往不适用，因为工业过程中，输入、输出和控制变量的变化率通常受到物理限制。 为解决这一问题，作者构建了一种改进的粒子群优化算法融入GPC。传统的粒子群算法可能容易过早收敛，导致精度下降，尤其是在处理受约束优化问题时。因此，他们采用了速度变异的粒子群优化技术，这种方法能够有效避免算法过早陷入局部最优，提高了搜索精度。通过隐式算法，算法直接利用最小二乘法识别控制增量表达式的参数，而非传统的求解丢番图方程，从而减少了计算负担。 隐式广义预测控制的优势在于简化了模型和求解过程，使得控制策略更加适应实际工业环境。这种方法在浙江理工大学学报(自然科学版)2014年第31卷第3期发表，文章编号1673-3851(2014)03-0301-05，证明了其在实际应用中的有效性以及优良的控制性能。关键词包括隐式广义预测控制、粒子群算法和滚动优化，这些元素共同构成了论文的核心研究内容。 本文的工作主要贡献在于提出了一种新的控制策略，它结合了隐式广义预测控制的灵活性与粒子群优化的搜索效率，成功地处理了工业系统中的输入输出约束问题，为实际工业过程的优化控制提供了一种有效的方法。这项研究对于提升工业自动化水平、降低模型复杂度以及实现在线控制具有重要意义。