改进教与学优化算法的 LQR 控制器优化设计

• 作者: 拓守恒 邓方安 雍龙泉
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 教与学优化算法 LQR控制器 优化控制 主动悬架 粒子群优化算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 602-607
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201304071

摘要

为了快速有效地确定线性二次最优控制（ linear quadratic regulator， LQR）问题中的加权矩阵Q和R，针对主动悬架LQR控制器权系数设计问题，提出一种改进的教与学优化算法进行LQR优化设计。算法对基本教与学优化算法中的“教”与“学”阶段进行了进一步的改进，同时提出一种“自我学习”策略。通过仿真实验表明，和基本教与学算法、粒子群算法、遗传算法相比，本文算法在对主动悬架LQR控制器优化时，具有收敛速度快，求解精度高和稳定性强等优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	拓守恒	陕西理工学院数学与计算机科学学院	55	591	12.0	22.0
2	雍龙泉	陕西理工学院数学与计算机科学学院	111	680	12.0	21.0
3	邓方安	陕西理工学院数学与计算机科学学院	73	398	11.0	17.0