一类不确定离散混沌系统的自抗扰控制器与小脑神经网络并行优化控制

针对一类受扰不确定离散非线性混沌系统,提出了基于免疫动态微粒群优化策略的ADRC与CMAC神经网络并行控制方法(ADRC-CMAC).ADRC控制器抑制系统扰动,保证系统的稳定性;CMAC神经网络控制器实现前馈控制保证系统的控制精度和响应速度.利用动态免疫微粒群算法对ADRC-CMAC并行控制器参数进行全局优化.实验结果表明该控制方法具有较快系统的响应速度,较好的抗干扰能力,控制精度高. 关键词： 自抗扰控制器 小脑神经网络 并行控制 混沌系统     

基于混沌粒子群优化算法的异结构混沌反同步自抗扰控制

针对一类连续时间异结构混沌系统, 利用自抗扰控制很强的鲁棒性, 提出了一种异结构混沌系统反同步的自抗扰控制策略.针对所设计的自抗扰控制器参数较多, 难以整定的问题, 提出了应用混沌粒子群优化算法对控制器进行参数寻优设计. 以Lorenz系统和Chua系统两个异结构混沌系统为例进行仿真验证, 由仿真结果可知, 该方法可以实现异结构混沌系统较快的反同步控制, 且具有很强的抗干扰能力. 关键词： 异结构混沌系统反同步 自抗扰控制器 混沌粒子群优化算法 参数寻优     

用自适应脉冲微扰引导混沌系统到周期解

用自适应脉冲微扰方法控制的系统的某个系统变量作为驱动,设计了一种自适应控制器方法对两个或多个响应混沌系统进行脉冲微扰,引导这些系统从混沌运动到低周期运动,实现同时控制多个混沌系统到不同的周期态. 当选择相同的自适应控制器输入变量实施脉冲微扰时,还可控制两个或多个混沌系统达到不同的周期态同步. 通过对R?ssler混沌系统的仿真研究证实了方法的有效性. 关键词： 混沌控制 系统参量 自适应控制器 脉冲微扰 周期态同步     

自抗扰控制器在位置伺服系统中的参数整定及仿真应用

本文基于MATLAB/Simulink软件设计了自抗扰控制器,结合永磁同步电机控制系统各模块结构,实现了位置伺服系统的闭环仿真,利用仿真输出及时间、参数值绘制三维图象,通过对图象的分析验证了参数整定的新方法,实现了自抗扰控制器的参数整定。通过自抗扰和PI控制器的多组实验,对比了两种控制器在恒值、正弦、斜坡等给定输入下的跟踪效果,突出了自抗扰控制器的优势。最后,本文分析了自抗扰控制器的发展趋势,为自抗扰算法的进一步应用提供一定依据。     

基于自抗扰技术的无人机自主避障研究

摘要：随着无人机民用化的持续加速, 其应用场景越来越复杂, 自主避障技术成为拓宽应用领域的技术瓶颈. 自主避障技术的突破, 无疑成为无人机更大规模应用必要条件. 自抗扰控制器技术, 是发扬PID控制技术的精髓并吸取现代控制理论思想归纳探索而来. 自抗扰控制器具有的不依赖被控对象精确模型、算法简单、参数易于调节的特点, 使其适合作为无人机自主避障的控制算法来应用. 针对无人机避障中位置给定阶跃信号幅值较大且幅值不定的情况, 传统PID控制器快速性不能很好满足要求且需要重复调节参数, 而自抗扰控制器则具有更好的鲁棒性. 为了更好的实现无人机自主避障, 设计了基于自抗扰控制器的外环位置控制器, 对基于自抗扰的无人机自主避障系统进行仿真和实验研究, 并与传统双环PID控制器进行对比分析, 结果证明外环控制器采用自抗扰控制器的无人机自主避障系统的可行性.     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力，从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO，将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明，改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度，对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性，是混沌系统参数估计的一种成功算法. 关键词： 混沌系统 参数估计 在线估计 粒子群优化算法     

机动平台光电跟踪系统的自抗扰控制研究

针对机动平台光电跟踪系统跟踪目标需具备较强动态抗扰能力的问题,提出了一种将包含了非线性跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性状态误差反馈三个环节的结构完整的自抗扰控制器用于光电跟踪伺服系统的速度环的思路。针对某单轴稳定转台设计了二阶自抗扰控制器,并进行了仿真研究。结果表明,该控制器对外扰变化及系统模型不确定性具有良好的鲁棒性和适应性,且能有效抑制系统中存在的非线性因素的影响。     

基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识问题, 在基本群智能算法粒子群优化算法的基础上, 提出量子粒子群算法, 测试函数证明了算法具有良好的全局优化能力. 进而将其应用于混沌系统参数辨识问题, 将参数辨识问题转化为多维函数空间上的优化问题. 通过对平衡板热对流典型混沌系统Lorenz系统进行研究, 并与基本算法和遗传算法比较. 仿真实验证明, 算法的有效性, 对混沌理论的发展有着非常重要的意义. 关键词： 量子粒子群算法 混沌系统 系统辨识     

模糊自抗扰控制在永磁同步电机调速系统的应用

针对直接转矩调速系统中PID控制器参数鲁棒性差,调速过程中磁链和转矩脉动大的问题,设计了一种基于模糊的改进自抗扰转速控制器;自抗扰策略代替传统的PID控制方法,模糊规则对自抗扰控制算法进行简化,减少待整定参数;与传统的PID控制方法相比,模糊自抗扰控制能提高调速系统的误差估计补偿和抗干扰能力;对比仿真结果,模糊自抗扰控制响应速度快,明显降低了系统在调速过程中的磁链和转矩脉动,表明模糊自抗扰控制具有良好的控制性能,验证了该方法的有效性。     

电机温度时滞耦合系统自抗扰控制仿真研究

电机温度过高会造成绝缘性能老化,电机安全性能下降。电机控制系统是典型的非线性系统,电机温度也因此具有时滞性和耦合性的特点,难以建立准确的数学模型。传统的方法对电机温度的控制精度较差,从而导致电机温度失控。为此,提出基于BP神经网络自抗扰控制算法的电机时滞耦合关系下温度控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合建立电机温度网络自抗扰控制器模型,利用梯度下降法修正电机温度控制器模型的权值系数,从而实现了BP神经网络自抗扰控制器参数的实时调整。实验结果表明,利用BP神经网络自抗扰算法进行电机时滞耦合关系下温度调整,能够有效提高控制的精确度,缩短了控制过程中的时间延时。     

PD-Based Optimal ADRC with Improved Linear Extended State Observer

Taking dead-zone nonlinearlity and external disturbances into account, an active disturbance rejection optimal controller based on a proportional-derivative (PD) control law is proposed by connecting the proportional-integral-derivative (PID) control, the active disturbance rejection control (ADRC) and particle swarm optimization (PSO), with the purpose of providing an efficient and practical technology, and improving the dynamic and steady-state control performances. Firstly, in order to eliminate the negative effects of the dead-zone, a class of 2-order typical single-input single-out system model is established after compensating the dead-zone. Following that, PD control law is introduced to replace the state error feedback control law in ADRC to simplify the control design. By analyzing the characteristics of the traditional linear extended state observer, an improved linear extended state observer is designed, with the purpose of improving the estimation performance of disturbances. Moreover, employing PSO with a designed objective function to optimize parameters of controller to improve control performance. Finally, ten comparative experiments are carried out to verify the effectiveness and superiority of the proposed controller.     

基于自抗扰算法的“动中通”系统控制策略

动中通”(SOTM)伺服控制系统通常采用三闭环PID控制策略进行控制器的设计;然而,由于系统扰动和系统时变性参数的存在,传统PID算法难以保证“动中通”系统稳定、可靠地工作;针对传统控制策略的弊端,建立了“动中通”系统数学模型,并提出了一种基于自抗扰(ADRC)算法的双闭环控制策略;仿真实验表明,基于ADRC的双闭环控制策略不仅具有更快的响应速度和更高的控制精度,还有更强的鲁棒性,能有效地弱化系统扰动的影响,满足“动中通”系统的功能需求。     

车载光电稳定跟踪平台自抗扰伺服系统设计

为了提高光电稳定跟踪平台伺服性能,针对车载光电稳定平台的扰动特点,依据自抗扰控制算法的分离特性,提出一种含有积分补偿项的自抗扰控制伺服系统,系统对指令信号安排过渡过程,即采用最速控制方案。实际摇摆测试结果表明:设计的自抗扰控制伺服系统既保证了车载光电稳定平台稳定误差为0.129 mil（1）,又提高了平台的自动跟踪性能,是一种可应用在稳定跟踪平台系统中的理想控制器。     

微型飞行器的自抗扰控制器设计

微型飞行器具有高度的非线性特性,且气动参数具有不确定性,难以建立精确的数学模型;为实现其姿态、速度、以及高度的精确鲁棒控制,基于自抗扰控制方法设计了微型飞行器速度回路和高度回路的控制器。首先建立了微型飞行器的非线性模型,然后利用扩张状态观测器对飞行器状态和气动不确定性因素进行了估计,并通过非线性反馈对模型不确定性部分和状态耦合进行补偿,实现了纵向通道的解耦控制。通过仿真对所设计的控制器进行性能验证,结果表明自抗扰控制器能够实现对微型飞行器的快速稳定控制,且不依赖于精确的飞行器数学模型,具有良好的鲁棒性。     

基于混合群智能优化算法的混沌系统参数估计

混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题,通过构造一个合理的适应度函数,可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨干粒子群算法中的粒子位置更新机制以及差分进化算法中的变异操作、交叉操作、交叉概率因子的设计等进行改进,有效兼顾了种群的多样性与算法的收敛性.在此基础上,讨论骨干粒子群优化算法与差分进化的融合优化策略,实现两个算法的协同进化,进一步提高算法的综合优化性能.用6个基准测试函数以及Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果表明该方法具有全局寻优能力强、收敛速度快、搜索精度高、稳健性好等优点.     

Parameter estimation for chaotic systems using the cuckoo search algorithm with an orthogonal learning method

We study the parameter estimation of a nonlinear chaotic system,which can be essentially formulated as a multidimensional optimization problem.In this paper,an orthogonal learning cuckoo search algorithm is used to estimate the parameters of chaotic systems.This algorithm can combine the stochastic exploration of the cuckoo search and the exploitation capability of the orthogonal learning strategy.Experiments are conducted on the Lorenz system and the Chen system.The proposed algorithm is used to estimate the parameters for these two systems.Simulation results and comparisons demonstrate that the proposed algorithm is better or at least comparable to the particle swarm optimization and the genetic algorithm when considering the quality of the solutions obtained.