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基于改进粒子群算法的系统辨识新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用改进的粒子群优化算法对系统进行辩识的方法.该方法是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了利用一种改进的粒子群优化算法.最后,给出了仿真示例,结果验证了所给的系统辨识方法的合理性和有效性. 相似文献
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对于子系统的性能指标按一定顺序耦合的稳态大系统,本文采用两级递阶优化控制算法。利用上下级之间的纵向信息交换对子系统之间的关联进行解耦,利用子系统之间的横向信息传递对目标函数进行解耦,这种方法是对关联平衡法的改进,从而,解决了一类不可分的稳态优化问题,仿真效果好。 相似文献
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针对参数未知随机系统的自适应控制问题,研究了最小方差对偶自适应控制。分析了由于未知参数的不确定性,使得运用动态规划原理求解最优控制律时存在着困难,转而寻求次优控制律;给出了差分方程转换成状态空间模型的方法,将未知参数在一个确定的模型集中取值,运用动态规划原理得到各模型的控制律,通过各模型后验概率加权获得次优对偶控制律。给出了算例,以验证此算法的有效性,表明所得到的控制律既有调节作用,又有学习作用。 相似文献
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讨论了可非凸稳态大系统的全局递阶优化控制问题,提出了一种三级递阶优化算法,该处首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收敛性,仿真结果表明,该算法是有效的。 相似文献
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研究了整体目标函数关于各子系统具有不可加形式的大系统稳态优化控制问题 ,针对利用多目标优化技术把不可分问题转化为可分问题时采用的迭代策略使得计算较慢的问题 ,提出了具有递阶结构的基于 IPM的 Hopfield优化网络 ,并证明了该网络是渐进稳定的 ,其平衡点为原问题的最优点 .仿真表明 ,这是解决不可分稳态大系统优化问题的有效途径. 相似文献
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不可分动态离散系统的两级最优控制算法 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了不可分动态系统的最优控制问题 .提出了一种两级最优控制算法 .该算法首先把不可分问题转化为多目标最优控制问题 ,并用加权 Lagrangian公式产生非劣解 ,然后从非劣解集中挑出最优解 .建立了算法的理论基础 ,证明了算法的收敛性 .对两个例子的仿真结果表明算法是有效的 . 相似文献
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机器鱼在未知水域进行路径跟踪时受到内外多种未知干扰因素的影响。自抗扰控制(auto disturbance rejection control, ADRC)具有较强的适应性、鲁棒性,是解决非线性、不确定性、强干扰、强耦合、大时滞等控制问题的一种有效方法。为了获得高质量的跟踪效果,提出基于增强型烟花算法的自抗扰控制(enhanced fireworks algorithm-auto disturbance rejection control,EFWA-ADRC)的路径跟踪控制方法。针对ADRC中参数的优化问题,采用增强型烟花算法(EFWA)在线调整,以提高机器鱼在路径跟踪过程中的抗干扰性。以多关节仿生机器鱼为研究对象,结合机器鱼的数学模型,在Serret-Frenet坐标系下建立路径跟踪误差模型,重点设计前向速度和转向速度控制率,构建基于EFWA-ADRC的路径跟踪控制系统。最后仿真与实验结果显示基于EFWA-ADRC与常规ADRC的控制方法使机器鱼分别在2.8 s、3.3 s左右跟踪给定路径,且跟踪误差分别保持在正负0.09 m、0.1 m内,相比于常规ADRC,所提出的控制方法使跟踪的稳态误差降低10%,证明提出的EFWA-ADRC控制器对受到强干扰的被控系统具有更优的控制效果。 相似文献