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2.
一种预测模糊集成控制系统的设计方法 总被引:7,自引:1,他引:6
将预测控制方法与模糊控制方法相结合,构成一类预测模糊集成控制系统。用以解决工业过程控制系统中存在的且难以处理的大滞后与非最小相位问题。文章最后给出仿真结果。 相似文献
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4.
分解方法是处理复杂问题常用的一种手段,而差分进化算法被广泛地应用于多目标优化问题(multiobjective optimization problems,MOP),为了克服经典差分进化算法和分解方法的缺陷,本文提出了一种自适应差分进化算法和变邻域分解方法相结合的新颖算法一ADEMO/D-ENS,该算法采用Tchebycheff方法将多目标优化问题分解成多维标量优化子问题,并利用邻域子问题的信息进行优化,基于邻域种群集依概率自适应选择邻域种群规模;同时采用概率匹配(]probability match,PM)自适应方法从差分策略池中选择差分进化策略;同时分析了算法的复杂度;最后,通过和经典的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)和多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm,MODE)仿真对比,说明ADEMO/D-ENS方法可以更有效的处理多目标优化问题. 相似文献
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6.
可靠性优化问题是大型复杂系统设计的一个关键问题。针对大型复杂系统多个指标(可靠度、造价和冗余数)同时进行最优分配的结果多样性不好的问题,提出了一种基于杂草克隆的多目标粒子群算法—IWMOP-SO(invasive weed multi-objective particle swarm optimization)的多指标分配方法。该分配方法通过引入杂草克隆机制来改善Pareto最优解的收敛性和多样性。通过对大型复杂系统多个指标进行分配,其分配效果与NSGA-Ⅱ相比,得到的Pareto非劣解集多样性和均匀性好,分布范围更广,更利于设计者进行决策,是一种更有效的复杂系统多指标分配方法。 相似文献
7.
针对弹性飞机强鲁棒性、低阶次、低增益鲁棒控制器的设计问题,以某弹性飞机12阶模型为研究对象,研究了基于弹性飞机降阶模型的混合H2/H∞最优PID控制器的设计。首先基于平衡截断法得到了6阶降阶模型。然后,根据全阶模型和降阶模型的频域降阶误差选取了合适的鲁棒加权函数。之后,给出了系统跟踪误差的H2范数的一种简化计算方法用于计算H2范数优化设计指标。最后使用粒子群优化算法进行了混合H2/H∞最优PID控制器参数的优化得到了最优PID控制器。仿真结果表明,与H∞混合灵敏度控制器相比,混合H2/H∞最优PID控制器阶次更低,并能同时镇定参数和非参数两种不确定性具有更强的鲁棒性;对弹性形变有较好的抑制作用,对刚性模态也取得了很好的控制效果。 相似文献
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