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传统粒子群算法初期搜索过程中,种群过快地向当前最优粒子飞行,易导致早熟收敛;而算法后期,粒子大量聚集,算法收敛速度慢。通过引入种群进食和二次飞行,提出一种全局性的进食粒子群算法(EPSO),使局部最优附近的粒子进食后快速飞离,以改善种群多样性。并将共轭梯度法(CG)与EPSO相结合形成一种混合优化策略,其中CG用于EPSO的局部搜索过程,以提高收敛速度和精度。利用高维标准测试函数进行寻优实验,并与近年文献方法进行对比,实验结果表明该算法能够克服局部最优的不足,同时继承了CG局部寻优精度高和收敛速度快的特点。 相似文献
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线性/非线性自抗扰切换控制方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
非线性自抗扰控制 (Nonlinear active disturbance rejection control, NLADRC) 较线性自抗扰控制 (Linear active disturbance rejection control, LADRC) 具有跟踪精度高、抗干扰能力强等优点, 但在参数整定、稳定性分析以及控制性能分析等方面有一定的困难, 阻碍了非线性自抗扰控制在实际中的应用, 而线性自抗扰控制成为工程应用的首选.本文提出一种线性/非线性自抗扰控制切换控制方法, 该方法既综合了线性/非线性自抗扰控制的优点, 又解决了非线性自抗扰控制在参数整定、稳定性分析等方面的困难:首先, 分析线性/非线性自抗扰控制各自优缺点, 并给出了一种切换控制策略; 其次, 提出一种基于优化进行查表或利用拟合公式的参数整定方法; 再次, 提出基于劳斯判据和鲁棒波波夫判据的稳定性分析方法.通过仿真验证了该切换方法在跟踪精度、抗干扰能力等方面具有一定优势.该切换控制方法将有助于更好地发挥非线性机制在要求实现高精度、高抗扰能力场合的独特优势, 有望在工程实际中获得应用. 相似文献
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四旋翼无人机鲁棒自适应姿态控制 总被引:1,自引:0,他引:1
四旋翼无人机的姿态控制是自主飞行控制的核心,针对四旋翼姿态易受外界环境干扰和内部参数摄动等不确定性影响的问题,设计了一种鲁棒自适应反步控制器,以提高四旋翼的鲁棒性。建立了四旋翼完整的姿态运动模型,并将其转化为含有广义不确定性的多输入多输出非线性系统。根据该系统满足严格反馈的结构特点,设计了反步控制器; 针对系统中存在的外部干扰和内部参数摄动等不确定性,引入了一类鲁棒自适应函数来抵消该不确定性对系统的影响; 采用非线性跟踪微分器估计虚拟控制量的微分信号,减小了反步控制器设计中普遍存在的“计算膨胀”问题; 通过构造Lyapunov 函数证明闭环系统是稳定且指数收敛的。仿真结果表明,所设计控制器具有良好的控制效果和鲁棒性。 相似文献