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基于Bang-Bang控制的智能开关预测控制算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决Bang-Bang控制原理具体应用中存在的如何纳入状态变量的附加约束条件、开关曲线的求取和最优轨线的确立等复杂问题,提出了一种智能开关预测控制方法．该方法根据离散卷积定理提炼出一组新的控制信号集,然后设计新的切换方程和减速规律,并在开关控制框架下,实施有闽值信号制约的最小拍增量控制．本文所提出的方法全面改善了预测控制的策略和算法,使控制系统动态性能良好,过渡过程时间小于理想开关控制过渡过程,且单调衰减,原理上稳态无静差,系统反应时间短,定位精度高,对输出扰动具有一定的鲁棒性,而且适用范围更加广泛．仿真结果表明了该控制算法的有效性． 相似文献
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为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫选择算子。基于马尔科夫链,分析了改进免疫算法的收敛性。为了测试该算法的有效性,将算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,改进的免疫算法具有更高的搜索速度和精度。 相似文献
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基于混沌优化支持向量机的板形预测与优化 总被引：1，自引：0，他引：1
针对带钢热连轧中板形控制问题, 提出了一种基于最小二乘支持向量机模型的预测和优化算法. 在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上, 提出了一种改进的变尺度混沌优化方法, 结合实数编码遗传算法, 进行最优模型参数的搜索. 利用在线实测数据对模型进行训练并进行带钢平直度指数的预测, 并对模型输入参数中的控制参数进行优化以实现板形控制的优化. 仿真结果表明, 与BP神经网络相比, 板形预测精度得到提高, 平直度指数优化约40%, 为进一步提高热连轧板形控制精度提供了一种新的有效方法. 相似文献