發(fā)布時(shí)間：2017-04-03 22:00

  本文關(guān)鍵詞：基于貓群優(yōu)化算法的線性二次型最優(yōu)控制器研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：線性二次型最優(yōu)控制求解方便,得益于計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展,已經(jīng)成為最優(yōu)控制理論的最重要組成部分。自上世紀(jì)50年代被提出,得到了極大發(fā)展并取得了豐碩的成果。特別是基于狀態(tài)反饋的研究已經(jīng)相當(dāng)成熟,用二次型的觀點(diǎn)解決非線性系統(tǒng)、時(shí)滯線性系統(tǒng)、帶干擾的線性系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的部分問題也取得了一定的成果。但是在實(shí)際工程中,大部分系統(tǒng)的狀態(tài)變量往往是不易測(cè)量獲取的,想要使用狀態(tài)變量作為反饋,必須依賴狀態(tài)估計(jì)或重構(gòu)來實(shí)現(xiàn),會(huì)大大增加系統(tǒng)的控制成本。線性二次型問題的數(shù)學(xué)求解,依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,控制過程中一旦發(fā)生模型失配,控制性能將大大下降。對(duì)于復(fù)雜的難以建立準(zhǔn)確模型的系統(tǒng),需要用系統(tǒng)辨識(shí)理論首先確定系統(tǒng)的近似模型,這也會(huì)不可避免的造成偏差。另外,加權(quán)矩陣Q和R的選擇也會(huì)影響控制性能。在對(duì)線性二次型問題的分析中,可以看到狀態(tài)調(diào)節(jié)器問題只考慮狀態(tài)量與控制量的代價(jià),輸出調(diào)節(jié)器問題和最優(yōu)跟蹤問題只考慮輸出量與控制量的代價(jià),對(duì)此本文對(duì)線性二次型問題性能指標(biāo)加以改進(jìn),提出結(jié)合輸出調(diào)節(jié)的線性二次型最優(yōu)控制,使線性二次型問題達(dá)到控制量、狀態(tài)量和輸出量在理論上的綜合最優(yōu)。另外針對(duì)上述不足,本文引入一種校正思想,使用對(duì)系統(tǒng)模型依賴程度較弱的PID控制作為外環(huán)補(bǔ)償控制,以削弱對(duì)系統(tǒng)模型的依賴,即使發(fā)生模型失配也能取得較好的控制性能。對(duì)于控制系統(tǒng)中的待定參數(shù),采用群智能算法優(yōu)化的方法。本文在貓群優(yōu)化算法原理的基礎(chǔ)上,針對(duì)其缺點(diǎn)和不足,引入一個(gè)變異算子和自適應(yīng)隨機(jī)慣性權(quán)重,得到優(yōu)化性能更好的改進(jìn)貓群優(yōu)化算法。結(jié)合這幾點(diǎn),提出了基于貓群算法優(yōu)化的線性二次型最優(yōu)控制,在詳細(xì)分析該算法的可行性、流程結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性和魯棒性后,將其應(yīng)用于直線一級(jí)倒立擺的仿真研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明所提出的方法具有更加優(yōu)秀的控制性能。
【關(guān)鍵詞】：線性二次型 最優(yōu)控制 次優(yōu)控制 貓群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP273
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10
• 1.3 存在問題10-11
• 1.4 本文主要研究工作及內(nèi)容安排11-12
• 第二章 線性二次型最優(yōu)控制的基本理論12-20
• 2.1 問題描述12-16
• 2.1.1 狀態(tài)調(diào)節(jié)問題13-14
• 2.1.2 輸出調(diào)節(jié)問題14-15
• 2.1.3 最優(yōu)跟蹤問題15-16
• 2.2 LQ次優(yōu)控制16-17
• 2.3 LQ高斯最優(yōu)控制17-18
• 2.4 能控性和能觀測(cè)性18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 貓群優(yōu)化算法及改進(jìn)20-30
• 3.1 貓群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介20-22
• 3.1.1 貓群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述20-22
• 3.1.2 算法的優(yōu)缺點(diǎn)22
• 3.2 貓群優(yōu)化算法的改進(jìn)22-26
• 3.2.1 自適應(yīng)慣性權(quán)重的構(gòu)造23
• 3.2.2 變異算子的構(gòu)造23-25
• 3.2.3 自適應(yīng)權(quán)重的變異策略貓群優(yōu)化算法25-26
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果26-29
• 3.3.1 測(cè)試函數(shù)26-27
• 3.3.2 PID參數(shù)優(yōu)化27-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于校正的線性二次型最優(yōu)控制30-39
• 4.1 基于輸出調(diào)節(jié)的LQ最優(yōu)控制30-34
• 4.1.1 問題描述30-32
• 4.1.2 主要結(jié)論32-33
• 4.1.3 實(shí)例比較33-34
• 4.2 基于PID的LQRY最優(yōu)控制34-38
• 4.2.1 基于LQR的PID參數(shù)整定34-36
• 4.2.2 基于PID校正的LQRY最優(yōu)控制36-38
• 4.3 本章小結(jié)38-39
• 第五章 基于AMCSO優(yōu)化的線性二次型高斯最優(yōu)控制39-51
• 5.1 可行性分析39
• 5.2 算法流程與結(jié)構(gòu)39-40
• 5.3 能控性和能觀測(cè)性分析40
• 5.4 狀態(tài)反饋與輸出反饋比較40-41
• 5.5 穩(wěn)定性和魯棒性分析41
• 5.6 倒立擺系統(tǒng)控制研究41-49
• 5.6.1 倒立擺系統(tǒng)建模42-44
• 5.6.2 極點(diǎn)配置法和LQR控制44
• 5.6.3 基于AMCSO優(yōu)化的PID-LQRG和PID-LQRYG控制44-45
• 5.6.4 結(jié)果分析45-49
• 5.7 本章小結(jié)49-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 主要結(jié)論51-52
• 6.2 研究展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 在學(xué)期間的研究成果56-57
• 致謝57

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本文編號(hào)：285016