自抗扰控制器参数的免疫遗传优化及应用

针对自抗扰控制器参数较多不易整定的问题,提出了基于免疫遗传算法的参数优化设计方法。与标准遗传算法相比,免疫遗传算法引入了免疫记忆库和浓度控制机制,提高了算法的收敛效率和局部收敛性能。并且综合考虑系统动态性能和实际工程中控制代价的限制因素建立了控制系统性能评价的目标函数,按照分离性原则进行自抗扰控制器设计并用免疫遗传算法对其关键参数进行寻优。将该方法应用于过热汽温度控制系统的变工况运行,仿真实验结果表明经过免疫遗传算法优化后的自抗扰控制器适应性较强,适用于模型参数变化范围较大的受控对象。     

改进遗传算法整定自抗扰控制器参数及应用

非线性自抗扰控制器策略(ADRC)耦合参数众多,单一机制优化算法在进行参数整定时易陷入局部最优解,极大地降低了自抗扰控制器的控制精度。针对此问题,该文提出了一种改进遗传算法(KFC-2PMGA)进行自抗扰控制器参数整定,将核模糊聚类算法应用到遗传算法双种群划分中,并针对聚类所得双种群,分别采用不同的自适应交叉及变异策略,有效地避免了传统遗传算法易产生"早熟"的现象。并以永磁同步电机为例进行仿真验证。结果表明,优化后的自抗扰控制器具有良好的系统响应及控制精度,改进后的遗传优化算法适用于复杂非线性自抗扰控制器参数整定。     

服务机器人自抗扰控制器参数整定优化技术研究

针对服务机器人自抗扰控制器多个参数的整定,主要采用经验试法或某种优化算法进行整定,存在参数整定过程困难、整定结果陷入局部最优等问题,为了解决这些问题,提出了一种基于人工免疫遗传算法优化的服务机器人自抗扰控制器参数整定技术方法。该方法主要充分融合了人工免疫和遗传算法各自的优点,解决了单种智能优化算法出现的“早熟”问题,使得自抗扰控制器参数整定实现最优解;最后搭建仿真平台进行了实验,实验结果表明了该方法提高了自抗扰控制器控制精度、稳定性和鲁棒性,有效验证了提出方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化设计

针对四旋翼飞行器自抗扰控制器参数较多,人工整定困难且难以得到最优控制效果的问题,提出一种基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化方法。在设计了四旋翼飞行器的自抗扰控制器之后,将自抗扰控制器的参数作为粒子群中的粒子进行迭代寻优,同时在传统的粒子群算法基础上,参考遗传算法,对适应值不好的粒子进行交叉保优,以提高粒子的多样性,加快寻优速度。仿真结果表明,对比人工整定参数的控制器,优化后的控制器超调更小,调节时间更快。该方法能够解决四旋翼飞行器自抗扰控制器人工参数整定困难的问题,且优化后的控制器具有更好的控制效果。     

基于PSO优化的电动舵机自抗扰控制器设计

将自抗扰控制技术(ADRC)引入电动舵机控制系统,针对系统输出的测量噪声,使用反正切非线性函数对ARDC进行改进,并针对自抗扰控制器参数较多,整定难度大的特点,采用粒子群优化算法(PSO)优化参数.利用Matlab/Simulink对某电动舵机控制系统进行建模、实现基本自抗扰控制器得出基本ADRC控制性能数据,采用粒子群优化算法对ADRC参数进行优化,得出PSO优化ADRC控制性能数据.分析两组数据得出经过粒子群算法优化后的参数更能发挥自抗扰控制器的效能,优化过程对ADRC实际应用具有指导意义.     

基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计

提出了一种基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计方法。方法中,利用自抗扰控制方法抗干扰能力强、鲁棒性好与对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器,以提高飞行控制性能。同时针对所设计的自抗扰飞行控制器参数较多,难以设计的问题,应用粒子群优化算法进行了控制器参数的自寻优设计。仿真结果表明:不需要人工调参,通过粒子群优化算法自寻优获得的飞行控制器参数具有良好的控制性能,提高了设计效率。     

坦克炮控系统摩擦扰动补偿研究

针对坦克水平向炮控伺服系统中存在的摩擦不确定因素及未建模动态,首先建立水平向炮控伺服系统的数学模型,将摩擦扰动和未建模动态视为一个综合扰动项,然后利用扩张状态观测器对综合扰动项进行观测和补偿,并将扩张状态观测器(ESO)补偿回路作为经典PID控制方法的内回路,实现ESO-PID的复合控制;最后对所用方法进行仿真,结果表明,在原有控制方法的基础上设计控制器,集合了PID控制算法的"被动抗扰"和自抗扰控制方法中扩张状态观测器的"主动抗扰"特性,能够在保持控制系统原有特性的基础上大幅度提高炮控系统的稳定精度以及低速性能。     

TSMC控制系统中ADRC参数的自适应优化

为了提高双级矩阵变换器(TSMC)在电网电压突变和负载扰动时的抗干扰能力,将自抗扰控制技术应用于TSMC的闭环控制,针对自抗扰控制器(ADRC)参数多,整定困难的特点,在ADRC的参数整定过程中应用了自适应遗传算法(AGA).该算法能够随适应度函数值动态地调整交叉和变异概率,同时为了克服标准遗传算法优化过程中收敛速度慢、稳定性差等问题,对选择算子和交叉算子做了一些改进,从而能方便地找出符合设计要求的一组参数,有效地缩短ADRC的参数调整时间,提高遗传算法的精度.用优化的ADRC对TSMC的输出电压进行闭环控制,仿真结果表明改进的控制器可在一定程度上兼顾TSMC的动态和静态性能.     

基于多目标优化的脱硝系统改进自抗扰控制北大核心CSCD

大范围变工况的燃煤机组脱硝系统因具有大惯性特性、强非线性以及多源扰动等特点,使其控制具有一定的挑战性。为提高脱硝系统的跟踪和抗干扰控制性能,并节约喷氨量,提出了基于控制性能指标和喷氨量指标的多目标优化串级改进自抗扰控制策略。在改进自抗扰控制原理的基础上,通过单一变量法分析改进自抗扰控制参数对控制效果的影响。采用多目标遗传算法优化脱硝系统改进自抗扰控制参数。通过仿真验证所提改进自抗扰控制在设定值跟踪、扰动抑制方面的优势,蒙特卡洛实验验证了所提改进自抗扰控制在应对系统不确定性时具有很强的鲁棒性。仿真结果表明所提改进自抗扰控制具有很好的实际应用潜力。     

基于参数优化的永磁同步电动机直接转矩控制系统自抗扰控制器研究

针对基于PI控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统存在转矩波动大、易受负载变化影响的问题,设计了一种基于转速外环的自抗扰控制器,代替PI控制器以改善永磁同步电动机直接转矩控制系统的性能;采用粒子群优化算法对自抗扰控制器的相关参数进行了优化计算,改进了控制器的调节性能。仿真和实验结果表明,基于参数优化自抗扰控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统具有较高的抗负载扰动能力,更快的响应速度和良好的动、静态性能。