基于T-S 模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制
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作者:
作者单位:

1. 北京交通大学
2.

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王爽心

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国家自然科学基金项目


Generalized nonlinear predictive controller based on T-S fuzzy model and
small-world optimization algorithm
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    摘要:

    提出一种新型的基于T-S 模糊模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制策略. 采用基于混沌遗传算
    法的T-S 模糊模型描述复杂非线性系统的动态特性, 构成模糊多步预报器. 同时, 针对现有基于二进制和十进制编码
    小世界优化算法运行时间长等缺点, 提出一种新型的基于实数编码的小世界优化算法, 函数测试和应用于非线性预
    测控制的滚动优化反映了其较强的寻优能力. 最后, 将其应用于基于实际数据的T-S 模糊模型的广义非线性预测控
    制, 满足了系统实时性和快速稳定性的要求.

    Abstract:

    A novel generalized nonlinear predictive controller based on T-S fuzzy model and small-world algorithm is
    proposed. The dynamic of nonlinear system object is described by T-S fuzzy model based on chaos genetic algorithm, so a
    multi-step fuzzy predictor is derived. Furthermore, a novel small-world optimization algorithm with real-coding is proposed
    in order to avoid the deficiency of small-world optimization algorithm with binary and decimal coding or decoding, function
    tests and applying in moving horizon of nonlinear predictive control reflect the strong ability to optimize. Finally, generalized
    nonlinear predictive controller based on T-S fuzzy model of real data and a novel small-world optimization algorithm with
    real-coding meets the requirements of speed and real-time of control system well.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王爽心, 董旸, 刘海瑞.基于T-S 模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制[J].控制与决策,2011,26(5):673-678

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  • 收稿日期:2010-03-01
  • 最后修改日期:2010-05-04
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  • 在线发布日期: 2011-05-20
  • 出版日期:
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