A Design Method of Two Degree-of-Freedom of Self-Tuning GPC Based on State Space Approach Using a Genetic Algorithm

Akira Yanou

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A Design Method of Two Degree-of-Freedom of Self-Tuning GPC Based on State Space Approach Using a Genetic Algorithm

机译：基于遗传算法的状态空间方法的两自由度自整定GPC设计方法

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In this paper, a new scheme of two degree-offreedom of self-tuning Generalized Predictive Control (GPC) system is given by using a genetic algorithm for selection of integral gain. Although the author has proposed a design scheme of two degree-of-freedom GPC which reveals an effect of integral compensation only if there is modeling error or disturbance, this scheme has a problem that the integral gain must be selected by trial and error. For this problem, a genetic algorithm is introduced to find the best value of it.

机译：本文采用遗传算法选择积分增益，提出了一种两自由度自整定的广义预测控制系统。尽管作者提出了一种两自由度GPC的设计方案，该方案仅在存在建模误差或扰动时才显示出积分补偿的效果，但该方案存在必须通过反复试验来选择积分增益的问题。针对此问题，引入了遗传算法以找到其最佳价值。

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来源
《The International Journal of Intelligent Control and Systems》 |2009年第2期|共8页
作者
Akira Yanou;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化系统;
关键词

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