一种网络环境下的基于GA-POWELL算法的约束广义预测控制器

摘要

本发明公开了一种网络环境下的基于GA‑POWELL算法的约束广义预测控制器，包括：设置算法初值，构建被控对象的受控自回归积分滑动平均模型；根据构建的受控自回归积分滑动平均模型，利用广义预测控制梯度下降法计算控制增量；判断所计算的控制增量是否满足约束条件，若约束满足条件则输出控制增量，并取其第一个元素；否则，将控制增量作为GA‑POWELL算法的优化变量，利用GA‑POWELL算法求得约束条件下的最优控制增量，并取其第一个元素；计算控制器下一时刻输出量反馈到控制系统中；重复步骤，直到控制系统停止工作。本发明克服了受约束优化问题处理的缺陷，具备结构简单、稳定性高、操作简单、移植性强等特点。