论文研究-基于粒子群算法的模糊控制规则优化的研究 .pdf

所需积分/C币:50 2019-08-18 21:14:38 204KB .PDF
72
收藏 收藏
举报

基于粒子群算法的模糊控制规则优化的研究,贾立新,蔡文文,为了避免模糊控制设计中比例因子和量化因子的复杂调试,以及模糊控制规则一旦确定就无法改变的缺点,采用基于规则修改的模糊控制
国武技论文在线 粒子群初始化 模湖制系统仿真计算适应度 据适应度史新Pbet和 Gbest 更彩速度和位置 达到运代次数 或精度要 结束 图粒子群优化算法流程图 粒了群优化算法初始化为·组随杋解,通过达代搜寻最优值。群中的每个个体称为·个 粒子,在D维空间中,第个粒子的位置表示为 ,它经历过的最好位 置(有最好的适应度值)记为 ,也称为 相应的,整个粒子群经历 的最优位置表示为 ,也称为 粒子的速度用 表 示。对每一代,它的第维≤≤根据如下方程进行变化 式中,为惯性权重,使粒子有扩展搜索空间的趋势;和称为学习因子;和是 [0,门]之间的随机生成数。粒子群算法优化PID控制器的流程如图2所示 指标函数 参数整定木质上是基」一定指标函数的参数寻优问题。指标凶数即适应度函数,木文定 义了…个综合调节时间、上升吋间、超调量、系统误差等动静态性能的指标函数在给定的 参数空间进行组合优化搜索迅速求得使性能指标优化函数极小化的一组参数。性能指标函 数如下: +6 +y× 其中 为量化因了,为比例因了,a= 为修止因了,σ为超调量, 为误差,为调节时间,为上升时间,B和y为权重系数。本系统中取 B 仿真结果 为了验证算法的优越性,将仿真结果与基于粒子群优化的算法相比较。算法 的参数改置如下:种群总数为,每个微粒的维数为对应于模糊控制器中的个参数, 最大达代次数为 取采样时间 跟踪设 定值 )考虑以下两类系统 国武技论文在线 阶纯滞后系统 为了验证算法对模型的适用性,将模型改变为如下系统 图和图显示了两种算法应用于一阶系统的仿真结果,由图可以看出基于规则修改的 模糊控制系统无超凋,对控制对象模型的依赖性大大絳低,其控制性能优于常规控制 图一阶系统响应曲线 图模犁改变后的一阶系统响应曲线 )二阶纯滞后系统 为了验证算法对模型的适用性,将模型改变为如下系统: 图和图显示了两种算法应用于二阶系统的仿真结果,由图也可以看出基」规则修改 的模糊控制系统无超调,对控制对象模型的依赖性大大降低,其控淛制性能优于常规控 制。 图二阶系统响应曲线 图模型改变后的二阶系统响应曲线 国武技论文在线 结论 本文采用基于规则修改的模糊控制器,根据系统误差绝对偵大小应用不同的控制规则, 并利用粒子群优化算法对控制器参数进行优化,既避免了参薮调整和构造査洵表的麻烦,又 利用了模糊控制的优势,使控制器不依赖于系统精确模型。仿真结果表明,本控訇器可以方 使的应用于二阶纯潸后系统,对控制对象模垇的依赖性大大降低,系统无超调,控制性能 也优于常规控制 参考文献 刘曙光魏俊氏竺志超模糊控制技术北京中国纺织出版社 马长华于世海朱伟兴基于遗传算法的模糊控淛规则优化的硏究江苏大学学报自然科学版 张静基于混沌退火算法的非线性系统控制规则白调整制造业自动化 鰧树杰张乃尧分层模糊控制器的解析表达式及自适应控制方法清华大学学报自然科学 版 李二超李炜刘微容基于遗传算汯的机器人分层模糊控制自动亿仪衣 苏守宝江继文方杰粒了样优化技术的岍究与应用进展计算机技术与发展 刘金琨先进控制及其 仿真北京电子工业出版社

...展开详情
试读 5P 论文研究-基于粒子群算法的模糊控制规则优化的研究 .pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
您会向同学/朋友/同事推荐我们的CSDN下载吗?
谢谢参与!您的真实评价是我们改进的动力~
关注 私信
上传资源赚钱or赚积分
最新推荐
论文研究-基于粒子群算法的模糊控制规则优化的研究 .pdf 50积分/C币 立即下载
1/5
论文研究-基于粒子群算法的模糊控制规则优化的研究 .pdf第1页

试读结束, 可继续读1页

50积分/C币 立即下载 >