基于双空间PSO算法的四旋翼无人机 自抗扰控制器优化设计

四旋翼无人机自抗扰控制器所需的参数较多,传统PSO算法虽然可以对控制器的参数进行有效的整定,但需要的粒子群数量较大,寻优速度也比较慢。本文在传统PSO算法的基础上,根据自抗扰控制器的特点,将所需整定的参数分为两组,从两个空间里分别初始化各自的粒子群,并进行交叉寻优,形成一种双空间PSO算法,对四旋翼无人机自抗扰控制器进行优化。仿真结果表明,相比传统的PSO算法,双空间PSO算法所需粒子群数量少,寻优速度更快,而且经过双空间PSO算法优化后的自抗扰控制器具有更小的误差和更快的收敛速度。     

一种线性自抗扰控制器参数自整定方法

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法. 算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定. 为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究. 结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法.     

基于广义反向学习的改进鲨鱼算法自抗扰参数整定

针对非线性自抗扰控制器参数难以整定、很大程度影响控制精度的问题,提出一种改进鲨鱼优化算法的在线整定方式。首先,针对传统鲨鱼算法易早熟收敛陷入局部最优,且算法全局搜索精度低的问题,通过广义反向学习对鲨鱼种群进行初始化,并在鲨鱼位置更新过程中加入非线性控制因子,平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,最后在迭代过程中加入Levy变异机制,提高算法跳出局部最优的能力。其次,将改进后的鲨鱼优化算法对自抗扰控制器参数在线整定,并将优化后的自抗扰控制器用于工程实例中,进行仿真实验。实验结果表明,整定后的自抗扰控制器很大程度提高了控制精度和抗扰动能力。     

基于鸟群算法的3D威亚系统自抗扰 控制器的参数优化

针对3D舞台威亚系统自抗扰控制器(ADRC)参数多且难以整定的问题,将鸟群算法(BSA)引入其中对自抗扰控制器的参数进行了优化研究.首先根据自抗扰控制"抗扰范式"的思想,建立了3D舞台威亚系统单点吊机的"鱼骨+鱼刺"模型;接着结合3D舞台威亚的运行性能及ADRC的特质,分析确定了ADRC需优化整定的参数,并基于智能优化算法BSA对ADRC的参数进行了优化整定.仿真结果表明,BSA不仅能克服粒子群算法使ADRC参数易陷入局部最优的缺点,而且运算简单高效且易于实现,经BSA优化后的ADRC改善了3D舞台威亚单点吊机运行性能与鲁棒性,为威亚的同步控制提供了保障.     

自抗扰控制器参数整定方法的研究

提出了自抗扰控制器算法参数整定的计算机软件仿真分析和基于参数变换的公式推导两种方法.根据自抗扰控制方程,针对算法中多个参数需要整定的问题,结合工程中控制对象实例,采用Matlab仿真软件逐一确定各参数,寻找同类对象之间的控制参数关系,利用公式得到其他对象的控制器参数.使用Matlab仿真分析法可直观地获取参数,公式推导法则简化了同类对象的参数整定,速度快.仿真实验结果表明,这两种参数整定方法可用于常见的工业控制对象的自抗扰控制器中.     

基于多目标遗传算法的船舶航向自抗扰控制器参数整定

针对自抗扰控制器参数整定通常采用“试凑法”,整定过程繁琐复杂,无法顺利得到合理控制参数的现状,根据自抗扰控制器设计的“分离性原理”提出了一种“三步优化法”.该方法利用多目标遗传算法对自抗扰控制器参数进行分步优化,可解决自抗扰控制器参数众多、难以便捷的整定问题.对带舵机约束的15万t级油船航向二阶自抗扰器参数进行整定.结果表明,该方法行之有效,便于工程应用.     

基于PSO的配电网静止同步补偿器PI控制器整定

针对配电网静止同步补偿器(D-STATCOM)控制器参数难以整定且过分依赖经验,提出用粒子群优化(PSO)算法同时整定D-STATCOM电压控制器和电流控制器的方法,其寻优时间短,编程简单。通过不同系统参数、不同给定输入、不同负载情况下的多组优化实验,验证PSO优化算法寻优的有效性。最后通过仿真和实时控制实验验证了基于PSO算法的PI控制器具有良好的鲁棒性和动态性能。所进行的多组优化实验也为PSO编码选择提供一定参考。     

基于GAs/PSO组合算法的水轮机调速系统PID参数寻优

提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。     

基于交叉熵算法的自抗扰控制器参数整定方法

为解决自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出基于交叉熵算法的自抗扰控制器参数优化设计方法。通过适应交叉熵算法选择适应度函数,对其中的五个重要参数β01、β02、β03、β1、β2进行了优化分析。仿真结果表明：交叉熵算法比免疫遗传算法的自抗扰控制器超调量更小,响应时间更快。     

性能评价方法在ADRC参数整定中的应用

针对自抗扰控制器参数较多、整定困难的问题,提出基于控制系统性能评价的自抗扰控制器参数整定方法.通过闭环系统的扰动-输出传函求解基准函数,对决定自抗扰控制器性能的参数进行优化.实验结果表明,该参数整定方法简单易行,在满足系统性能最优的前提下,能有效提高ADRC的控制效果.     

基于微粒群算法的Buck-Boost矩阵变换器主电路参数优化

鉴于Buck-Boost矩阵变换器输出电压波形的谐波失真度与其主电路参数直接相关,为此采用微粒群算法对其主电路参数进行优化.文中介绍了微粒群算法的基本原理,阐述了采用微粒群算法对BBMC主电路参数进行优化的具体设计方法,并利用Matlab/Simulink对其优化效果进行了仿真验证.结果表明,利用微粒群优化算法获得的主电路参数较传统计算方法获得的主电路参数其输出电压波形的谐波失真度更小,因而具有一定的应用价值.     

海上浮式风电机组变桨距自抗扰控制策略研究

为有效抑制由随机风、浪载荷引起的海上浮式风电机组发电功率波动,提出了变桨距线性自抗扰控制(LADRC)策略。综合考虑气动力、水动力、结构弹性和变桨距控制等影响因素,建立5 MW级海上浮式风电机组气弹水控耦合系统动力学模型,基于恒转矩控制目标设计变桨距线性自抗扰控制器,分别采用带宽整定法和BP神经网络整定法对控制器参数进行整定,对比分析变桨距线性自抗扰控制对发电功率波动的抑制效果。研究结果表明:采用带宽整定和BP神经网络整定的变桨距线性自抗扰控制可以有效地改善海上浮式风电机组变桨距灵敏度,抑制发电功率波动。     

基于改进遗传算法的自抗扰控制器优化设计

针对超空泡航行体受力特征及其航行时具有非线性、时滞与耦合等复杂问题,提出可根据适应度对控制参数进行自适应动态调整的改进遗传算法。通过建立超空泡航行体纵向模型,设计专用自抗扰控制器对其进行控制,并针对控制器参数多、调节困难的问题,改进了自适应遗传算法对其精确优化。最后通过特性仿真,验证了基于改进的自适应算法的自抗扰控制器相比经典自抗扰控制器的优势。仿真结果表明,该自抗扰控制器符合实际需求,具有良好的控制效果。     

永磁同步直线电机混沌杂草自抗扰控制研究

针对永磁同步直线电机没有中间传动环节, 任何不确定性扰动都会直接影响控制系统性能的问题, 设计 了一种改进杂草算法优化的 PMLSM(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor)二阶自抗扰控制器。 通过采用 混沌反向学习初始化方法和柯西分布的空间分布方式改进杂草算法优化自抗扰控制器参数, 经过优化的自抗 扰控制器的控制其性能有明显提高。 仿真结果表明, 该自抗扰控制器响应速度快, 稳态误差减小 2% 且无超 调, 对负载扰动具有良好的鲁棒性。     

水轮发电机组调速系统的自抗扰控制

为提高水轮机调速系统的控制品质 ,根据自抗扰控制 (ADRC)原理 ,针对考虑弹性水击效应的水轮发电机组水门调节的非线性模型 ,对 ADRC的设计进行了改进。基于三相短路故障、负荷扰动和参数变化的数字仿真实验显示 ,改进的 ADRC与微分几何方法的控制性能相当。结果表明扩张状态观测器的扰动观测和补偿作用使得 ADRC对模型的不确定因素和各种扰动具有更强的适应性和鲁棒性     

基于改进PSO-LSSVM和蒙特卡洛法的电力系统可靠性评估

针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法(MCS)相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进行合理的改进,得到更为精确的LSSVM模型参数,建立用于分类系统状态样本的PSO-LSSVM模型。对MCS方法抽取的系统状态样本分类得到故障状态和正常状态,仅对故障状态样本进行可靠性指标计算,统计输出可靠性评估结果。采用该方法对IEEE-RTS 79系统不同运行情况下的可靠性指标进行计算,结果表明该方法保证计算时间不变的同时提高了LSSVM-MCS方法的评估精度。     

车辆主动悬架舒适性的自抗扰控制

针对现有车辆主动悬架控制方法受模型精度影响较大的不足,提出汽车半车模型主动悬架的自抗扰控制方法,设计了主动悬架的自抗扰控制器。为验证自抗扰控制器的有效性,进行了随机路面输入试验,对比分析了自抗扰控制主动悬架、被动悬架以及LQG控制主动悬架的性能。相对于主动悬架常用控制方法,自抗扰控制器设计不需精确数学模型,干扰的抑制也不需扰动模型,控制方法简单。仿真试验结果表明,在所设计的控制器作用下,质心垂向加速度和前、后悬架动挠度均方根值分别下降39.2%,12.7%和14.9%;自抗扰控制器实现对主动悬架的控制,改善了车辆乘坐舒适性,且性能优于LQG控制。     

基于PSO-PTS算法的E形双频微带天线设计

为了能处理复杂的电磁优化问题,从粒子群优化算法（PSO：Particle Swarm Optimization ）的原理出发,通过对算法收敛性以及算法局限性的分析,改进了粒子群的性能,并结合参数跟踪策略（PTS：Parameters Tracking Strategies）及动态搜索域形成一种新的混合算法--PSO PTS混合算法。给出了PSO-PTS混合算法的基本理论、数学模型和步骤,并利用该方法对E形双频微带天线进行了模拟实验。仿真结果表明,该方法可有效地缩小PSO算法搜索区域,保证了解的单一性,提高了运算速度和解的精度。利用该方法设计的天线可有效地实现小型化的要求。     

基于ADRC的无人机纵向通道控制

根据自抗扰控制器不依赖对象的精确数学模型以及能够对系统模型内扰和外界干扰进行补偿的特点,提出了在无人机纵向通道中引入自抗扰控制器的方法。设计的自抗控制器在不同的飞行状态下,不需要改变控制器参数,就能实现对俯仰指令的精确跟踪控制,以及速度回路与俯仰角回路的解耦控制。仿真结果表明,系统具有良好的动态响应和鲁棒性。