【摘 要】
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针对非线性、时变及大惯性系统的控制问题，提出了一种基于蚁群算法的预测PID控制算法。该算法以神经网络作为预测模型，将预测控制和PID控制相结合，并用蚁群算法在线优化控制器参
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针对非线性、时变及大惯性系统的控制问题，提出了一种基于蚁群算法的预测PID控制算法。该算法以神经网络作为预测模型，将预测控制和PID控制相结合，并用蚁群算法在线优化控制器参数，其中以常规的Ziegler-Nichols方法整定的控制器参数为基础，选取蚁群优化变量的动态搜索区间。该算法考虑了控制能量受限情况下，非线性系统的预测控制问题。计算机仿真结果表明，该非线性控制方案具有较好的鲁棒性，相对传统PID控制策略还表现出了良好的动态性能，能够满足对再热汽温对象的控制要求。
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