采用LQR实现振动系统主动控制

应用LQR设计方法设计状态反馈最优调节器对两自由度振动系统进行主动控制，采用数值方法对设计结果进行仿真。结果表明，加入控制器的振动系统有较好的特性。     

基于组合混沌策略自适应量子微粒群的Volterra核辨识算法

针对非线性Volterra泛函级数的参数辨识问题,提出了一种基于组合混沌策略自适应量子微粒群算法(CCSAQPSO算法)的Volterra时域核辨识方法.该方法在量子微粒群算法(QPSO)的基础上,采用混沌策略分两个阶段对QPSO进行优化,在初始化时以混沌序列初始化种群,在搜索过程中则引入混沌变异机制,利用混沌变异算子空间遍历特性对个体进行变异操作,同时按照各微粒适应度的优劣程度对其进化过程中的收缩扩张系数进行自适应调节,有效避免了早熟收敛现象的发生,提高了算法的全局寻优能力,保证了算法的准确性和精度.最后将该Volterra核辨识方法与基于标准微粒群算法(PSO算法)和QPSO算法的Volterra核辨识方法进行了对比分析.仿真结果表明,提出的方法具有参数辨识精度高、抗噪声能力强等优点,且在全局优化能力和快速收敛能力上都有较大提高.     

碰撞振动系统混沌运动的脊波神经网络控制

针对一类含间隙碰撞振动系统混沌运动的控制问题,提出一种基于脊波神经网络的混沌运动智能优化控制方法.该方法基于脊波神经网络设计混沌控制器,同时采用动态多子群引力搜索算法优化脊波神经网络模型的参数.在碰撞振动系统进入混沌运动状态后,利用经优化的脊波神经网络混沌控制器输出微幅调整量施加于系统的可控参数,对混沌系统进行参数反馈控制,使系统产生规则的周期运动.该方法不依赖被控系统的精确数学模型,可适用于系统模型未知而仅获得系统I/O数据的情况.仿真结果验证了该控制方法的可行性和有效性.