最优模糊神经网络参数的设计--混沌模拟退火学习法

提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果表明:混沌模拟退火学习法优于传统优化方法,其控制结果具有精度高、超调小和响应快的优点,为解决模糊神经网络控制器参数全局最优设计提供了一种切实有效的方法。     

改进混沌优化算法在二级倒立摆控制中的应用

针对二级倒立摆模糊控制器需要对大量参数进行调整,以及可能出现的规则爆炸问题,本文提出了一种基于混沌优化的模糊控制器的设计方法。将常规模糊控制器进行加权变论域处理,并且对常规混沌优化方法进行改进,采用新的二次载波方式将优化变量转变成混沌变量,通过混沌搜索的方式对当前工作点进行扰动,在搜索过程中通过时变参数的初始值的设定逐渐减少扰动幅度。本文使用Matlab/Simulink对二级倒立摆进行优化仿真研究,分析比较了各种方法的控制效果。结果表明模糊控制器经过混沌搜索的优化后,具有良好的鲁棒性好和适应性。本文提出的改进的混沌优化算法对多变量快速时变系统的模糊控制器的设计提供了一种有效的改进方法。     

模糊神经网络控制器参数的混沌优化

为了优化模糊神经网络的参数,将混沌变量引入到模糊神经网络参数寻优方式中,根据系统的性能指标,采用混沌变量进行粗搜索寻优模糊神经网络参数,然后在粗寻优基础上引入基于模拟退火策略的混沌细搜索,最后搜索出的模糊神经网络参数是全局最优的.仿真结果表明:该控制方案有效地实现对非线性对象的最优控制,为工业过程非线性复杂系统的控制提供了一种有效的控制方案.     

基于混沌PID的倒立摆控制

采用混沌算法对倒立摆PID控制器的控制参数进行寻优,可避免手工整定的繁琐过程。将混沌优化方法应用于积分分离的规范化PID控制算法的参数寻优中,使得系统超调明显变小,调节时间变短。仿真表明该算法使用可靠、精度高,而且具有较强的抗干扰能力和较好的鲁棒性,优于常规的PID控制。     

二级倒立摆的参数自整定模糊-PI控制

基本模糊控制器在面对复杂控制对象时，其稳态精度比较差。针对这一问题，文中以二级倒立摆系统为控制对象，提出了一种新的模糊控制器。该模糊控制器通过对基本模糊控制器中结构参数的寻优和调整，以及系统输出结构的完善，实现了二级倒立摆的稳定控制。仿真研究表明，提出的模糊控制算法无论是在动态指标还是在稳态精度方面与基本模糊控制器相比，都有了明显的改进。     

改进的混沌优化算法研究

分析了一类混沌优化算法所存在的不足,即在二次载波过程中只是在近似最优解的单侧邻域内进行搜索,同时可调参数也不能随着搜索进程的变化而变化,使得寻优结果并不是很理想。对此进行了适当地改进,利用混沌变量对当前点进行扰动,并且通过时变参数逐渐减小搜索进程中的扰动幅度,同时,以一定方式确定了时变参数的初值。用改进后的算法对连续对象的全局优化问题进行优化,仿真结果表明,该方法可以显著提高收敛速度和精度。     

二级倒立摆的参数自整定模糊-PI控制

基本模糊控制器在面对复杂控制对象时,其稳态精度比较差。针对这一问题,文中以二级倒立摆系统为控制对象,提出了一种新的模糊控制器。该模糊控制器通过对基本模糊控制器中结构参数的寻优和调整,以及系统输出结构的完善,实现了二级倒立摆的稳定控制。仿真研究表明,提出的模糊控制算法无论是在动态指标还是在稳态精度方面与基本模糊控制器相比,都有了明显的改进。     

一种改进的混沌优化方法研究

为提高混沌优化方法的寻优速度和求解精度,本文提出一种改进的混沌优化方法,该方法结合幂函数载波和变尺度混沌优化方法的优点,在第一次载波中利用幂函数全局寻优,在第二次载波中,以当前最优解为中心,不断缩小优化变量的搜索区间进行双侧局部寻优。仿真结果表明,该方法可以明显提高收敛速度和精确性。     

混沌退火在神经网络函数优化计算中的应用

将混沌扰动直接添加到Hopfield网络中以提高网络在函数优化计算中的寻优能力.在寻优过程中,通过不断衰减混沌扰动幅度及混沌扰动的接受概率来实现混沌的模拟退火.接收概率衰减速度的调节可以控制混沌退火的速度,从而影响网络的收敛速度.网络在优化过程中经历了混沌粗搜索和梯度下降精搜索两个阶段.利用混沌的随机性和遍历性等特点,网络可以到达全局最优点附近,最终获得全局最优解.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于混沌优化的规范化PID控制器及其应用

为了解决PID参数整定繁琐、难以达到最优状态、控制结果出现较强的振荡和大超调等问题,作者提出一种规范化PID控制器参数混沌优化方案.由于混沌运动具有遍历性、随机性等特点,它能在一定的范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,把混沌动力学特性与退火策略结合起来在规范化PID参数域中实现混沌优化搜索,具有更强的搜索PID参数全局最优值的能力.对水轮机调速系统进行控制仿真,结果表明该算法能有效地实现PID参数最优整定;控制结果具有稳定、超调小、响应快、调节时间短、结构简单、容易实现的优点,为解决PID控制器参数全局最优设计提供了一种有效的方法.     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法，即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量，再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．     

输入隶属函数不均匀分布时典型模糊控制器的结构分析

针对两输入 (e,Δe)一输出 (u)的典型模糊控制器 ,输入隶属函数为三角形、全交迭、不均匀分布 ,输出隶属函数为单点、均匀分布 ,当采用线性控制规则和 Sum - Product推理方法时 ,证明了输出的解析表达式是一个全局的二维多值继电器与一个局部的线性 PD控制器的和。进而对最常用的输入变量各取 5个模糊集的情况进行了详细分析 ,并将理论结果应用于倒立摆的模型参考模糊自适应控制     

基于基因算法的专家模糊控制器的优化

提出了一种通用的专家模糊控制器的设计方法,这种方法运用基因算法的进行寻优,具有设计快,人工干预少,可获得一个基于一定性能指标的次优或最优的专家模糊控制,它可以对多输入多输出系统进行设计,不需要被控对象的精确数学模型。     

倒立摆控制的无扰切换

针对倒立摆控制问题,改进了Fantoni和Lozano所设计的控制方法,提出一种近似实现控制器无扰切换条件。建立两个切换控制器的控制量等式,在最高点邻域采用Taylor展开方法求解这个非线性方程,得到一个近似无扰切换点集,根据倒立摆的物理模型特点,在这个集合中选择一个切换点,并在它附近取一个区间作为控制器切换的条件。采用倒立摆的位移、平移速度、角度、角速度作为调度变量,根据这些量和切换条件选择控制器参数。仿真结果说明:这种方法基本实现控制器的无扰切换。     

倒摆系统与混沌的可视化研究

采用可视化方法,绘制了倒摆系统的杜芬方程模型混沌现象的位移曲线图、相平面图及庞加莱截面图,通过改变系统参数,发现这个简单的动力学系统存在十分丰富的动力学行为,研究了倒摆系统通向混沌的方法,从而为杜芬方程在混沌保密通信中的应用提供了理论基础。     

基于SimMechanics的直线二级倒立摆仿真研究

倒立摆是一个非线性、高阶次和绝对不稳定系统,广泛用于测试各种控制算法。为了对直线二级倒立摆进行建模、控制和仿真,首先讨论了倒立摆数学模型并利用MATLAB中第二代SimMechanics工具箱进行三维建模。此外,实现了两种控制算法的稳定性控制并进行对比,针对比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制,提出采用主导极点配置方法进行参数整定,而模糊控制采用了基于线性二次型(linear quadratic regulator, LQR)融合的模糊控制器设计。结果表明,两种控制方法均取得较好的控制效果,且模糊控制在快速性、超调量及抗干扰能力上都比PID控制性能优越。     

基于动态查询表的模糊控制策略及其应用

研究基于动态查询表的模糊控制策略及其在转臂式倒立摆中的应用.采用一种新的倒立摆系统的控制方法,将传感器检测的倒立摆的两个角度信息传送到控制器,控制器利用该信息的模糊化量按基于动态查询表的模糊控制策略进行实时计算,由得出的控制量控制力矩电机驱使摆杆运动,从而使摆臂处于动态的直立状态.采用C++语言实现了对倒立摆的控制.实验结果表明,这种控制方式能够提高系统的控制精度.