基于约束粒子群优化的导弹H∞-PID控制器设计

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.     

基于粒子群优化算法的模糊飞行控制器设计

提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的模糊飞行控制器优化设计方法。PSO算法通过粒子跟踪本身所找到的最优解和种群的最优解来完成优化．该算法具有可调参数少．简单易实现，优化速度快的特点。将PSO算法用于对模糊飞行控制器隶属函数的优化设计中，以达到提高控制效果与简化模糊控制器设计的目的。仿真结果表明．利用PSO算法进行优化设计所得到的模糊飞行控制器具有优良的控制性能。     

某定深电液伺服系统的粒子群优化神经网络PID 控制

为解决定深电液伺服系统的系统参数难以确定、运行过程中内部参数具有时变性和外部负载扰动较大等 问题,设计一种将PID 控制器与神经网络相结合的控制策略。分析定深电液伺服系统的数学模型和控制器的结构与 工作原理,用径向基函数神经网络来动态修正PID 控制器中控制参数的策略,采用粒子群算法离线选取最优的神经 网络权值,用Matlab 将控制器应用于定深电液伺服系统中,并与经典的PID 控制器和RBF-PID 控制器进行对比。 仿真结果表明,该控制器具有较好的快速响应能力与鲁棒性。     

Design of PID Controllers System with Multiple of Anti-aircraft Artillery Servo Performance Specifications

A novel design method for determining the proportional-integral-derivative（PID） controller gains of an anti-aircraft artillery servo system with multiple performance specificauons based on a particle swarm optimization （PSO） algorithm is proposed. First, a performance criterion evolution function combined with the system maximum displacement settling time, rise time, overshoot, steady state error, constant velocity tracking error and sine wave tracking error is defined. Second, the optimization problem of PID controller parameters and the searching procedure of PSO algorithm are constructed. Finally, the optimal or near optimal PID controller parameters are fast and easily obtained by solving the above optimization problem on the given controller parameter space following the PSO searching procedure. The simulation results show the effectiveness of the proposed controllers.     

伺服系统的离散时间双口内模控制器设计

随着数字计算机在控制中的广泛应用，直接在离散时间内设计数字化控制器具有现实意义。在陈庆伟学者提出的连续时间双口内模控制的基础上，提出了一种针对伺服系统的离散时间双口内模控制器设计方法。其基本原理是在基本的内模控制结构上增加一个控制器，从而获得更高的系统性能。并对系统的鲁棒性能、跟踪性能和抗干扰性能进行了理论分析。仿真结果表明，当模型参数存在较大误差时，系统性能优于PID控制，且具有高阶无静差特性。     

基于简便约束粒子群优化算法的空空导弹μ-PID控制器设计

针对现有约束粒子群优化(PSO)算法存在的算法复杂、应用范围受限、优化效果不佳等缺陷,提出一种新型约束粒子群算法。该算法采用目标函数替换的方法将约束优化问题转化为非约束优化问题,具有简便易用的优点。通过典型测试函数测试并和其他具有代表性的约束PSO算法进行对比,表明该算法在处理约束优化问题上的优越性。为了验证该算法应用于工程的可行性,以样例导弹纵向模型为对象,针对经典Raytheon控制结构,采用该算法设计了μ-PID控制器。仿真结果表明,样例导弹控制器可以在满足多种时域指标的同时具有良好的鲁棒性能,达到了设计指标要求,验证了所提出算法的有效性。     

CMAC与PID的并行控制在火箭炮交流伺服系统中的应用

火箭炮交流伺服系统是复杂的变负载、大功率系统，其控制系统的参数变化大，采用单一的PID控制算法很难取得较高的控制品质和控制精度。根据CMAC控制鲁棒性强和可靠性高，以及PID控制器功能简单、便于使用及在各种不同工作条件下保持较好工作性能的特点，提出了CMAC神经网络与PID结合的复合控制策略。在Matlab中进行计算机仿真，结果表明了该控制策略的有效性和实用性。     

基于PSO算法的二自由度PID控制器参数优化

根据粒子群优化算法具有在参数空间寻优的特点 ,提出了一种利用粒子群优化算法对二自由度PID控制器参数优化整定的方法.通过对工业被控对象的仿真表明了该方法优于常规参数整定方法,且所设计的控制器具有一定的优越性.     

基于粒子群优化的某车载火箭炮自抗扰控制

针对车载火箭炮行进间的PID 控制方法存在动态性能的限制,提出一种自抗控制器的设计。针对自抗扰 控制器(active disturbance rejection control,ADRC)模块中存在众多且不便确定的参数这一问题,利用粒子群优化算 法(particle swarm optimization,PSO)较强的寻优能力,对扩张状态观测器的参数进行优化,并优化控制系统。仿真 结果表明：基于该控制方法的伺服系统稳定性显著提升,提高行进间火炮的控制精度与动态性能。     

基于粒子群算法的数字控制伺服系统离线参数自寻优方法研究

由于伺服阀小信号流量特性存在一定散布,电液伺服系统的控制参数需要进行匹配调试,提出了一种基于粒子群算法的电液伺服系统控制参数离线自寻优方法,目标特性由控制系统任务书和人工调试结果确定,参数寻优范围根据伺服系统稳定性分析结果和批产工艺数据包络确定,寻优计算时间约为100～240 s。与人工调试相比,可以大幅提高电液伺服系统控制参数的批产调试效率。     

桥式起重机定位和防摆的粒子群算法优化PID 控制

为使桥式起重机精确定位和快速消摆,设计了利用PSO算法优化PID参数的定位防摆控制器。通过在Matlab中编写PSO算法程序和连接Matlab与Simulink的调用函数程序,结合在Simulink中建立的起重机吊重系统模型,完成了PSO-PID控制器控制的吊重系统的仿真。通过仿真,起重机小车实现了无超调无静差的快速定位,吊重摆动也得到快速有效的抑制。仿真结果证明了该控制器的可行性和有效性。     

基于改进粒子群优化算法的末修子母弹总体参数优化设计

将末修子母弹对跑道封锁能力的评价指标作为优化设计的目标函数,确定了需要优化的总体参数,并利用改进的粒子群优化算法建立了总体参数的优化模型.在优化设计中,通过对总体参数的离散化提高了优化计算的效率,分析了跑道长度对最优总体参数的影响,获得了针对不同长度的跑道均具有较强封锁能力的总体参数最优搭配.研究成果对于末修子母弹总体方案设计以及子弹外弹道设计具有重要的参考价值.     

某交流伺服系统的免疫克隆粒子群优化自抗扰控制

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.     

基于模糊神经网络的遥控武器站伺服系统PID控制器

针对遥控武器站伺服系统具有间隙、摩擦等非线性、不确定性特征,将PID控制与模糊神经网络进行有机结合。利用多层神经网络提取模糊控制规则,构建模糊神经网络控制器,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的三个参数。仿真试验表明,该控制器具有PID控制器精度高,以及模糊神经网络控制器响应速度快、超调小、稳定性高的特点,具有良好的动、稳态特性。     

基于粒子群算法的防空修正弹控制方法研究

为了提高防空弹道修正弹拦截机动目标的能力,提出了一种弹载执行机构的控制方法.建立了防空弹道修正弹的质点弹道模型,根据弹道修正的基本原理,得到了脉冲控制的优化模型;针对脉冲控制的特点给出了脉冲点火控制策略;应用粒子群算法对脉冲控制指令进行了优化.通过引入脉冲能量消耗最小原则改进了适应度函数,搜索了控制指令的全局优化解.仿...