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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2015-01-22

Journal: 大连理工大学学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 55

Issue: 1

Page Number: 89-96

ISSN: 1000-8608

Key Words: 高斯搜索;预测控制;最小二乘支持向量机;改进粒子群;磨矿过程

Abstract: 磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时，一般要求控制变量具有较小的变化率。提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法，该算法以高斯分布来初始化粒子群，并改进粒子速度更新公式，将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中。针对选矿厂磨矿过程，给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统，以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤。对实际磨矿过程进行仿真实验，结果表明该算法在保证控制效果的同时，能大幅度减小控制量的变化率，具有良好的性能指标和应用前景。