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融合蜂群優(yōu)化航空發(fā)動(dòng)機(jī)自適應(yīng)PID控制

發(fā)布時(shí)間:2021-03-26 22:04
  針對傳統(tǒng)人工蜂群算法收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的融合蜂群(HABC)算法,從選擇機(jī)制、鄰域搜索機(jī)制和解向量的多樣性3個(gè)方面改進(jìn)了蜂群算法的尋優(yōu)性能。針對航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng),基于HABC算法設(shè)計(jì)了一種在線自適應(yīng)PID控制器,在控制過程中不斷優(yōu)化PID參數(shù),使控制器能夠根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的當(dāng)前工作狀態(tài)自適應(yīng)地得到時(shí)變最優(yōu)參數(shù)。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的在線自適應(yīng)PID控制器實(shí)現(xiàn)了參數(shù)時(shí)變最優(yōu),使航空發(fā)動(dòng)機(jī)閉環(huán)系統(tǒng)具有滿意的動(dòng)態(tài)性能和魯棒穩(wěn)定性。 

【文章來源】:控制工程. 2019,26(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:7 頁

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)人工蜂群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 王海泉,胡瀛月,廖伍代,閆同斌,王東云.  控制工程. 2016(09)
[2]航空發(fā)動(dòng)機(jī)自適應(yīng)全局快速非奇異Terminal滑模控制[J]. 苗卓廣,謝壽生,張波,任立通,王立國,吳勇.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2013(11)
[3]基于ABC算法的航空發(fā)動(dòng)機(jī)管路自動(dòng)優(yōu)化布局[J]. 張禹,白曉蘭,武芃睿.  東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(10)
[4]渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)自適應(yīng)非線性預(yù)測控制[J]. 肖玲斐,黃向華.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2012(05)
[5]基于人工蜂群算法的無人機(jī)航跡規(guī)劃研究[J]. 胡中華,趙敏.  傳感器與微系統(tǒng). 2010(03)
[6]基于遺傳交叉因子的改進(jìn)蜂群優(yōu)化算法[J]. 羅鈞,樊鵬程.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(10)
[7]基于遺傳算法的航空發(fā)動(dòng)機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化PID控制[J]. 李玥,孫健國.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2008(01)
[8]基于混合遺傳算法的航空發(fā)動(dòng)機(jī)PID控制參數(shù)尋優(yōu)[J]. 曹志松,樸英.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2007(09)
[9]航空發(fā)動(dòng)機(jī)PID控制參數(shù)優(yōu)化的改進(jìn)遺傳算法[J]. 李秋紅,孫健國,周繼超.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(02)
[10]面向21世紀(jì)航空動(dòng)力控制展望[J]. 孫健國.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2001(02)

碩士論文
[1]遺傳蜂群算法及其應(yīng)用[D]. 袁艷花.南京理工大學(xué) 2013



本文編號(hào):3102316

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