| 改进教与学优化算法的LQR控制器优化设计 |
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| 引用本文： | 拓守恒,邓方安,雍龙泉.改进教与学优化算法的LQR控制器优化设计[J].智能系统学报,2014(5):602-607. |
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| 作者姓名： | 拓守恒 邓方安 雍龙泉 |
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| 作者单位： | 陕西理工学院数学与计算机科学学院,陕西西安,723000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(11401357)；陕西省教育厅基金资助项目(14JK1141)；汉中市科技局基金资助项目(2013hzzx-39)． |
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| 摘 要： | 为了快速有效地确定线性二次最优控制(linear quadratic regulator,LQR)问题中的加权矩阵Q和R,针对主动悬架LQR控制器权系数设计问题,提出一种改进的教与学优化算法进行LQR优化设计。算法对基本教与学优化算法中的"教"与"学"阶段进行了进一步的改进,同时提出一种"自我学习"策略。通过仿真实验表明,和基本教与学算法、粒子群算法、遗传算法相比,本文算法在对主动悬架LQR控制器优化时,具有收敛速度快,求解精度高和稳定性强等优势。
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| 关 键 词： | 教与学优化算法 LQR控制器 优化控制 主动悬架 粒子群优化算法 遗传算法 |
Optimal design of a linear quadratic regulator (LQR) controller based on the modified teaching-learning-based optimization algorithm |
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| TUO Shouheng,DENG Fang’ an,YONG Longquan.Optimal design of a linear quadratic regulator (LQR) controller based on the modified teaching-learning-based optimization algorithm[J].CAAL Transactions on Intelligent Systems,2014(5):602-607. |
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| Authors: | TUO Shouheng DENG Fang’ an YONG Longquan |
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| Affiliation: | TUO Shouheng;DENG Fang’an;YONG Longquan;School of Mathematics and Computer Science,Shaanxi University of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | teaching-learning-based optimization algorithm LQR controller optimal control active suspension particle swarm optimization genetic algorithm |
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