基于粒子群优化算法的分数阶系统二次型最优控制算法

目前,利用分数阶变分法和分数阶非变分法,解决分数阶系统的二次型最优控制问题时,存在数值算法的收敛效果不够好,近似化的步骤过于繁琐,且计算耗时长,以及在使用传统的梯度迭代优化算法解决分数阶系统的二次型最优控制问题时,对于优化函数要求较高等问题。针对一类Caputo定义下的确定性线性分数阶系统,首先,设计一种状态反馈控制器,考虑从优化角度去解决分数阶系统的二次型最优控制问题,然后,利用粒子群算法(PSO)求二次型性能指标的最优值,即系统的最优控制增益,最终,得到系统的最优控制律。仿真结果表明,PSO比传统的梯度迭代优化算法收敛效果更佳,通用性更好,获得的性能指标更小,验证了该算法有效可行。     

基于多传感器抗差融合的UKF弹道跟踪算法

弹道跟踪测量过程中,由于环境的复杂性和测量机制自身的问题,测量数据不可避免存在异常值等.传统的加权观测融合估计算法往往直接对来自各个传感器的测量数据进行处理,忽略了数据质量问题对滤波精度的影响.为解决此问题,在加权观测融合算法的基础上引入抗差估计理论,根据观测融合值与融合预测值,计算测量融合残差向量、抗差权重因子和融合观测向量等价协方差阵,实现了异常值的实时分离与修正,解决了融合过程中由于测量数据存在污染导致弹道数据处理精度下降的问题.同时引入平方根滤波思想,避免了常规UKF中误差协方差矩阵非正值引起的滤波散度问题.仿真结果表明该算法估计精度高,计算负担小,能有效地减小测量误差对弹道定轨精度的影响.     

一类非线性系统的模糊建模方法

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。     

基于粒子群优化算法的的分数阶系统二次型最优控制算法

目前,利用分数阶变分法和分数阶非变分法,解决分数阶系统的二次型最优控制问题时,存在数值算法的收敛效果不够好,近似化的步骤过于繁琐,且计算耗时长,以及在使用传统的梯度迭代优化算法解决分数阶系统的二次型最优控制问题时,对于优化函数要求较高等问题。本文针对一类Caputo定义下的确定性线性分数阶系统,首先,设计一种状态反馈控制器,考虑从优化角度去解决分数阶系统的二次型最优控制问题,然后,利用PSO求二次型性能指标的最优值,即系统的最优控制增益,最终,得到系统的最优控制律。仿真结果表明,PSO比传统的梯度迭代优化算法收敛效果更佳,通用性更好,获得的性能指标更小,验证了该算法有效可行。     

复杂系统多模型学习与控制优化设计方法

高品质控制系统应该具备稳、准、快特点,本文研究了多工况下复杂系统的高品质控制问题.首先,用模型族覆盖系统在不同工况下的动态行为,然后,以后验概率为协调变量,提出了多模型学习与控制优化算法,证明了在稳态情况下用本文方法设计的控制律等同于真实模型的控制律,同时,控制器不需要在多个模型间进行硬切换,是一种软切换策略,最后通过对两个例子的仿真,说明了算法的有效性.