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Adjustment Parameter Choices Of GPC Algorithms

机译:GPC算法的调整参数选择

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摘要

Generalized predictive control (GPC) is the most popular of the prediction methods, especially for industrial processes. However, the tuning parameters (essentially a prediction horizon, a control horizon and a weighting parameter) have a determining effect on the behavior of closed loop system. But, it is not always easy to find parameters optimal values. In this paper we propose to use a genetic algorithm to optimize them.
机译:广义预测控制(GPC)是最流行的预测方法,尤其是对于工业过程而言。但是,调整参数(基本上是预测范围,控制范围和加权参数)对闭环系统的行为具有决定性的影响。但是,找到参数最佳值并不总是那么容易。在本文中,我们建议使用遗传算法对其进行优化。

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