基于粒子群优化的磁悬浮球系统的模糊强化学习控制

针对磁悬浮球系统的传统PID控制,动态性能较差,针对模糊量化因子调节困难的问题,采用粒子群优化的强化学习方法对模糊控制器量化因子进行优化.仿真实验以及实际运行结果表明,采用该方法所建立的控制系统响应速度快,鲁棒性强,能在短时间内使系统达到稳定,证明该算法的有效性和优越性.     

模糊自适应PID控制在磁悬浮试验台系统中的应用及基于Matlab的仿真

针对磁悬浮试验台的特点,基于模糊自适应控制理论,设计了模糊自适应PID控制器,实现了PID控制参数的在线自整定.通过Matlab软件下的Simulink工具箱和fuzzy工具箱,进行了单通道的磁悬浮试验台控制系统仿真,结果表明模糊自适应PID控制比常规PID控制效果好.     

基于自适应PSO优化的空燃比神经网络预测控制

为解决空燃比传输延迟的问题,该文提出一种基于自适应扩展粒子群优化的空燃比预测控制策略.采用多粒子策略来提高算法的全局收敛性,通过对控制参数的自适应调整来加快算法的收敛速度.在多粒子策略中,每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;在自适应策略中,控制参数随着迭代次数的增加而逐渐减小.以HQ495发动机为实验对象,仿真结果表明在节气门小范围变化时,空燃比误差低于1%;在节气门大范围变化时,空燃比误差低于2%.该方法实现了对空燃比的精确预测控制,有效地改善了汽油机过渡工况排放性能.     

基于PSO算法的无刷直流电机自适应PID控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、非线性系统,传统PID控制器的参数具有难以整定的缺点,导致其难以满足BLDCM系统的控制要求。针对这一现状,提出了一种基于微粒群优化算法(PSO)的BLDCM自适应PID速度控制算法,该算法利用PSO具有的灵活、均衡的全局和局部寻优能力,对PID控制器的参数进行在线整定,提高了PID控制器的自适应能力。仿真实验表明,系统超调量小、转速响应快、转速波动小,比传统PID速度控制具有更好的动态特性和鲁棒性。     

基于PSO优化的交通信号预测控制

在神经网络车流预测的基础上,利用PSO算法在参数解空间内并行寻找交叉路口信号绿信比的最优解,提出了交通信号预测控制方法。仿真实验结果表明,该控制方法优于传统的定时控制和遗传算法优化控制,具有很好的控制效果。     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

基于PSO优化算法的模糊PID励磁控制器设计

针对优化发电机励磁控制器控制问题,研究模糊理论及人工智能控制方法,建立数学模型分析励磁控制器,找到将粒子群算法与模糊PID相整合的励磁控制途径,并设计了适用于低压水轮发电机的励磁控制器.粒子群优化算法优化控制系统的初始参数,模糊PID完成对系统的动态控制.仿真结果表明,改进的控制器算法相比传统PID控制和模糊控制PID,响应速度较快(上升时间少于1s),超调量小(超调量少于5%).能够满足控制器快速、准确和稳定的要求,是一种先进的控制方法.     

基于PSO—SVR的电力负荷预测

电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.     

动态自适应粒子群优化灰色模型的碳排放预测

碳排放量预测对于发展低碳经济十分重要,利用GM（1,1）灰色模型对碳排放预测存在一些不足．本文引入动态自适应粒子群算法对其进行改进,并结合新模型（DAPSOGM）来预测碳排放,以浙江丽水市近5年的碳排放量,编辑matlab程序实证分析,结果证实新模型具有较高的预测精度和推广价值．     

适用于温度系统的预测自适应PID控制方法

对具体的温度系统,虽然大多数控制方法可以达到良好的控制效果,但需要许多参数调节过程和其他前期工作,针对此问题,提出一种能普遍适用的,结合模型预测控制的自适应PID(Proportion Integration Differentiation)控制方法.该方法包含一种简易的建模方法,通过该模型得到预测的系统输出,以未来一...     

基于改进灰色预测模型的自适应PID控制算法

针对大滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制,采用优化背景值和初始条件的改进GM(1,1)模型作为预测模型,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应PID的最优控制。仿真结果证明,该方法对大滞后系统具有较好的适应性和鲁棒性。     

磁悬浮实验系统的设计与分析

文章设计了一套单自由度磁悬浮实验系统,分析了该系统的控制特性;并设计了一套模拟PID控制器,成功地对该系统实现了控制,且为其它高级控制算法的研究提供了一个很好的实验平台。     

磁悬浮控制系统随机平稳响应预测

随机平稳响应预测是系统稳定性、可靠性分析的重要内容之一。基于累计量截断法,对低维磁悬浮控制系统随机平稳响应进行了理论分析,推导出近似解析解,对磁悬浮控制系统进一步设计、稳定控制有理论指导作用。     

一类非线性磁浮控制系统局部分叉特性研究

理论分析一上于非线性磁力的作用,此类系统将产生一次余维二分叉和二次Ｈｏｐｆ分叉及异宿分叉,此时控制器参数的设计值将直接影响系统的稳定性。文中给出了分在数条件、分叉曲线、全开折平面相图。     

基于梯度PSO算法的PID参数整定

提出一种基于梯度PSO算法的PID参数整定方法.结合PSO算法迭代中的梯度信息,对惯性权重适当调整,提高了收敛速度.在算法出现停滞时,对全局最优变异,避免陷入局部最优.并提出算法微粒运动轨迹收敛的充分条件.典型测试函数结果显示,该方法能有效改善微粒群算法的搜索性能.将采用该算法的PID控制器应用于一个二阶船舶控制装置,计算结果表明该PID控制器可以获得更好的控制性能指标,具有较好的使用价值.     

汽车自适应巡航系统中电子节气门的精确控制

在改装的捷达GTX轿车上研究ACC系统中电子节气门的控制策略.在控制方法中综合应用了多种PID算法,针对直流力矩电机机械特性对控制策略进行了优化,通过单片机的输出比较通道产生PWM以控制电机.通过实验台和实车试验,证明基于该控制策略开发电子节气门控制器的控制效果良好.     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.     

基于PSO优化LS-SVM的GPRS工业控制网络时延预测

针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控制网络时延进行了预测.仿真结果表明,该方法能较好地预测GPRS网络的时延,为之后的网络预测控制提供了良好的基础.