共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
传统导弹的PID控制律设计仅考虑了幅值裕度、相位裕度等指标,无法满足多变量鲁棒性指标要求.文中提出了一种基于约束粒子群优化的导弹控制器设计方法,该方法以H∞鲁棒性指标作为目标函数,自动优化得到控制参数.同时,对现有的粒子群算法进行了改进,采用映射函数法将约束优化问题转化为非约束优化问题.以样例导弹为对象设计了H∞-PID控制器并与罚函数法进行了比较,结果表明文中算法各项性能优于经典罚函数法. 相似文献
2.
3.
针对采用永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动的某火箭炮位置交流伺服系统存在摩擦力矩、外界扰动等一系列复杂非线性问题,设计一种基于免疫克隆粒子群优化算法的自抗扰控制器(IPSO-ADRC).根据自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)抗干扰能力强和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优能力强的特点,采用免疫克隆粒子群优化算法在线整定自抗扰控制器的重要参数;并将克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)融入到粒子群算法中,维护群体种类的差异性,解决PSO算法的缺陷问题.仿真实验结果证明:该控制策略使系统的稳态性能更好,并能提升系统的动态品质. 相似文献
4.
5.
采用粒子群算法实现了有限数目航点的优化,提出了新的解决PSO路径规划中因基于航点适应度优化计算导致的威胁感知盲点问题的办法,研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。用数学仿真方法实现了改进后的PSO路径规划。 相似文献
6.
7.
8.
9.
针对升力式高超声速飞行器再入可达区计算问题,提出了一种粒子群优化(PSO)和倾侧角反转相结合的混合求解方案。为了减小待优化变量的搜寻空间,设计了一种参数化的倾侧角剖面,利用约束PSO算法求解满足再入过程约束和末端约束的最优滑翔轨迹。通过倾侧角正向和逆向反转逻辑直接生成倾侧角指令集合,进而实现高超声速飞行器再入可达区的快速估算。高升阻比再入滑翔飞行器CAV-H仿真实例表明,该混合优化求解方案易于实现且无需预估参数初值,具有良好的可操作性。 相似文献
10.
11.
为了改善常规PID算法在电动助力转向系统(EPS)控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法(PSO)对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优. 相似文献
12.
13.
针对模糊C均值算法与粒子群算法的不足,提出了一种基于粒子群算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法.该算法将全局搜索和局部搜索有机结合,采用两阶段的聚类分析方法,解决了FCM算法易于陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.实验结果表明,该算法具有较好的有效性,增强了全局收敛能力,减小了分类错误率. 相似文献
14.
针对传统离散粒子群优化(PSO)算法仅能搜索多值属性系统(MVAS)最小完备测试集的问题,通过重塑离散PSO算法,提出一种测试序列寻优算法—PSO-测试(TS)算法。在多值D矩阵和五元组的基础上,公式化处理MVAS的诊断策略。重塑离散粒子群的过程,将离散PSO算法与MVAS的故障诊断策略融合。设置PSO-TS算法的自身认知和社会知识阶段的计算规则,并通过引入交换序提升PSO-TS算法中粒子的多样性。采用实例和随机仿真实验验证PSO-TS算法。研究结果表明:与MV-Rollout和MV-IG算法相比,PSO-TS算法的期望测试费用少,能够获得较优的诊断策略,但是运行时间较长。 相似文献
15.
针对多目标优化算法设计的控制系统鲁棒性不强的问题,基于随机鲁棒方法设计了导弹姿态控制系统参数,并进行了对比仿真验证。在确定姿态控制系统结构基础上,根据系统对快速性和稳定性的要求,提出一个包含系统稳定性、时域指标和频域指标项的指标体系。在此基础上,通过对各指标或各指标的不满足概率适当加权,分别为粒子群优化算法和随机鲁棒方法定义适应度函数,并在参数取值区间内对待定控制参数进行寻优,从而实现姿态控制系统参数的优化整定。蒙特卡洛仿真实验表明了随机鲁棒方法用于鲁棒控制系统设计的有效性。 相似文献
16.
齿轮箱传感器优化布置研究 总被引:7,自引:0,他引:7
提出利用粒子群优化(PSO)算法解决齿轮箱故障检测中传感器优化布置问题的方法。在着重分析加速度传感器优化布置的模态置信准则后,构建了应用PSO算法解决此类优化问题的适应度函数。以齿轮箱有限元建模和模态分析结果为依据,以适应度函数作为评价目标,应用加速度自适应粒子群优化算法,实现了齿轮箱传感器的优化与定位。通过齿轮箱的试验模态分析和频响函数特性分析,证明了基于PSO算法的齿轮箱传感器优化布置方法是可行的。用优化后的6个测点布置传感器,故障诊断精度提高26.1%. 相似文献
17.
18.
针对图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度小和收敛速度慢等问题,构造了一个基于最大化互信息的配准测度函数。结合一种适用于图像自动配准的文化粒子群优化(CPSO)算法,给出了一种新的图像配准算法。该算法将搜索空间设置成群体空间和信念空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。群体空间的粒子群不仅通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,还通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度。这就克服了图像配准中计算量过大、搜索速度慢等问题。大量实验表明,与现有的粒子群优化(PSO)算法配准算法相比,文中提出的算法具有较好的鲁棒性和配准精确率。 相似文献
19.
针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)
和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization
based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO 算法的领域算子基础上,融入PSO 算法的全局算子,加入权重系
数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测
试函数对ACRO-PSO 进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO 算法能高效地解决待优化问题。 相似文献
20.
针对装备保障任务规划过程中保障资源占用冲突及保障任务逻辑关系约束的实际问题,构建基于任务优先排序的解空间模型,并进一步提出基于优先排序与改进粒子群优化的装备保障任务规划方法。该方法将分解后的保障任务按照其重要性和逻辑顺序进行优先排序,并根据排序结果对粒子群优化算法得到的任务与资源匹配解空间进行调整,以解决资源占用冲突和逻辑顺序问题。为保证每次迭代后的粒子为可行解,提出不可行粒子的多维异步处理机制,提高了粒子群优化算法的搜索效率。通过实例应用仿真分析,验证了该方法在装备保障任务规划中的有效性和优越性。 相似文献