一种新的基于PSO的MPC及其硬件实现
来源期刊:控制工程2013年第2期
论文作者:罗犇 邵之江 徐祖华 赵均 周立芳
文章页码:227 - 230
关键词:模型预测控制(MPC);粒子群优化算法(PSO);可编程逻辑门阵列(FPGA);
摘 要:模型预测控制(MPC)在流程工业中应用已经比较成熟。其核心为在线求解二次规划(QP)问题,运算负荷大时延长,对控制器的运算能力要求高,阻碍了MPC向更深更广的应用领域拓展。为解决上述问题,从算法本身和硬件平台2个方面入手,提出了MPC算法一种新的实现方案。新的以粒子群优化算法(PSO)为核心的MPC算法很好地解决了带约束的二次规划问题,并且以可编程逻辑门阵列(FPGA)为平台用实现了PSO-MPC控制器。这一方案使得MPC可以应用在控制器体积受限,采样频率高的运动控制场合。
罗犇,邵之江,徐祖华,赵均,周立芳
浙江大学控制科学与工程系工业控制研究所
摘 要:模型预测控制(MPC)在流程工业中应用已经比较成熟。其核心为在线求解二次规划(QP)问题,运算负荷大时延长,对控制器的运算能力要求高,阻碍了MPC向更深更广的应用领域拓展。为解决上述问题,从算法本身和硬件平台2个方面入手,提出了MPC算法一种新的实现方案。新的以粒子群优化算法(PSO)为核心的MPC算法很好地解决了带约束的二次规划问题,并且以可编程逻辑门阵列(FPGA)为平台用实现了PSO-MPC控制器。这一方案使得MPC可以应用在控制器体积受限,采样频率高的运动控制场合。
关键词:模型预测控制(MPC);粒子群优化算法(PSO);可编程逻辑门阵列(FPGA);