不確定對象控制器參數(shù)自整定與優(yōu)化設計研究.pdf

1、不確定對象的控制系統(tǒng)設計是控制理論的一個前沿領域。本文針對不確定對象，提出了多種控制器參數(shù)自整定方法及基于PSO算法的控制器優(yōu)化設計方法，并進行仿真實驗，驗證了所提出的方法的有效性。本文的主要內容如下： 1.針對具有多模型特性的對象，提出了一種神經(jīng)元參數(shù)自整定PID控制方法和一種PSO-神經(jīng)元參數(shù)自整定PID控制方法。采用自學習和關聯(lián)搜索的方式，神經(jīng)元根據(jù)對象的動態(tài)特性在線調整PID控制器的參數(shù)，前者PID控制器參數(shù)初值可以隨機

2、確定，后者的則通過PSO算法進行優(yōu)化計算給出。以多紙種造紙機為背景的仿真試驗表明，所提出的控制方法達到了滿意的控制效果。 2.針對具有嚴重不確定性的被控對象，提出了一種模糊參數(shù)自整定的神經(jīng)元控制方法，該方法將神經(jīng)元與模糊運算相結合，采用模糊算法在線整定神經(jīng)元前饋PI控制器參數(shù)。以水輪發(fā)電機組為背景進行仿真實驗，實驗結果證明了所提出的控制方法的有效性以及很強的魯棒性、很好的控制品質。 3.將微粒群算法(PSO)用于控制器的