基于混合磷虾群智能算法的MFAC控制研究

• 作者: 李腾辉 王华秋
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 磷虾群 无模型自适应控制 参数整定 超调量
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 185-191
• 页数: 7页
• 分类号: TP273.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.09.022

摘要

无模型自适应控制(model-free adaptive control,MFAC)4个关键参数多凭经验进行整定,缺乏系统的方法.混合粒子群磷虾群(particle swarm optimization-krill herd,PSOKH)算法具有均衡的全局勘探能力和局部开发能力,在参数寻优中求解精度更高,因此将PSOKH算法用于MFAC的关键参数寻优从而提高MFAC的控制性能.考虑到受控对象的复杂性,以具有多变量、强耦合、非线性特点的变风量系统作为受控对象,设计基于PSOKH算法的MFAC控制方法.仿真结果表明:与基本MFAC控制算法相比,PSOKH-MFAC方法具有更出色的跟踪性能,可以大幅减少超调量,控制系统具有更强的稳定性.