基于粒子群优化算法的极限环极值搜索控制
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1. 武汉第二船舶设计研究所;华中科技大学控制系
2.

作者简介:

陈虹

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水动力预研基金


Particle swarm optimization-based extremum seeking control for limit
cycle minimization
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    摘要:

    提出一种利用粒子群优化算法进行在线寻优的自适应控制算法, 该方法可抑制极限环的振荡幅值. 应用极
    值搜索控制的思想, 在线测量极限环的振荡幅度, 并将其作为优化目标, 利用粒子群优化算法寻找最优控制量, 使得
    极限环的振荡幅值最小. 针对粒子群优化和极限环控制的特点, 提出一种加快收敛的算法. 数值实验表明, 提出的算
    法不仅与传统基于摄动方法的极值搜索控制性能相当, 而且可对非凸和不光滑目标函数进行在线寻优, 鲁棒性更强.

    Abstract:

    This paper presents a particle swarm optimization-based extremum seeking control(PSOESC) scheme for the
    minimization of limit cycle. In the scheme, the PSO steers the parameter to minimize the limit cycle by the online
    measurement of oscillation aptitude. An algorithm that accelerates the convergence of the PSOESC scheme is also proposed.
    Numerical experiments show that, the proposed scheme is able to minimize the limit cycle with non-convex or non-smooth
    performance function, which is more effective and more robust than the conventional perturbation-based extremum seeking
    control algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈虹 孔力 张党军.基于粒子群优化算法的极限环极值搜索控制[J].控制与决策,2011,26(6):811-815

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  • 收稿日期:2010-03-22
  • 最后修改日期:2010-08-23
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  • 在线发布日期: 2011-06-20
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