10.3969/j.issn.1009-0134.2014.12.009
基于PSO-NP算法的广义预测PID控制及应用
针对目前炼钢厂加热炉的温度调节存在约束、大延迟、非线性、精确度不高等特点，本文提出了一种复合式控制方案--将采用粒子群算法对多目标搜索的优势和具有较强局部搜索的非线性规划共同优化广义预测算法中滚动优化的环节，再利用该算法与PID的模型相似性而自动调整PID温度控制器参数，从而提高温度控制的精度。仿真实验表明，该算法对加热炉温度控制中的滞后性、准确性、约束能力都有明显的改善。
广义预测、粒子群算法、非线性规划、PID
TP13(自动化基础理论)
山西省自然科学基金资助项目2011011011-1
2014-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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