摘要:工业过程的对象一般较为复杂，精确建模比较困难．动态矩阵算法基于阶跃响应建立模型，实现较为容易．另一方面，动态矩阵算法的核心部分在于优化问题的求解，如何能迅速找到最优解对于工业过程有着重要的意义．粒子群算法是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术， 其算法概念简单, 实现容易, 在很多领域得到应用．因此研究基于粒子群算法的动态矩阵控制器设计方法有着重要的理论和工程意义．

本文基于被控对象的阶跃响应，建立一阶对象及二阶过程对象的系统预测模型．基于最优二次性能指标将输出跟踪控制问题转化为一个优化问题．进一步，编写粒子群算法对该优化问题进行求解，并分析粒子群算法的参数对控制器性能的影响，进行仿真比较，总结该算法的特点．

关键词：动态矩阵算法；粒子群算法；优化问题；系统预测模型

目录

摘要

abstract

第一章 引言-1

1.1 预测控制介绍-1

1.2 预测控制基本原则-1

第二章 动态矩阵控制-3

2.1动态矩阵控制-3

2.1.1预测模型-3

2.1.2滚动优化-4

2.1.3反馈校正-4

2.2动态矩阵控制计算流程-7

第三章 粒子群算法-9

3.1 粒子群算法介绍-9

3.2 粒子群算法原理-9

3.3 粒子群算法特点-10

3.4 粒子群算法流程-10

3.5 带惯性权重的粒子群算法-11

第四章 算法仿真及参数性能分析-13

4.1 一阶系统仿真-13

4.2 二阶系统仿真-21

第五章 总结与展望-31

5.1 总结-31

5.2 展望-31

参考文献-32

致  谢-33