实验室研究与探索
實驗室研究與探索
실험실연구여탐색
LAABORATORY REESEARCH AND EXPLORATION
2010年
5期
22-25
,共4页
最优控制%遗传算法%倒立摆
最優控製%遺傳算法%倒立襬
최우공제%유전산법%도립파
针对倒立摆系统建模过程中引入的建模误差,提出了一种基于遗传算法的最优控制器设计方法.采用遗传算法优化二次型加权阵时,首先将所关注的系统时域性能指标表示为函数形式,再将遗传算法的适应度函数设计为系统参数为标称值和参数误差达到上、下界时,时域指标函数的和.通过这一过程求得的最优控制器,平衡了系统时域性能和对建模误差的鲁棒性.仿真结果表明,控制器对标称模型的控制效果满足时域设计要求.同时,对存在建模误差的对象也能获得良好的时域响应.与其他基于遗传算法的最优控制器相比,控制器设计之初便考虑到建模误差,提高了最优控制器对建模误差的适应性和鲁棒性.
針對倒立襬繫統建模過程中引入的建模誤差,提齣瞭一種基于遺傳算法的最優控製器設計方法.採用遺傳算法優化二次型加權陣時,首先將所關註的繫統時域性能指標錶示為函數形式,再將遺傳算法的適應度函數設計為繫統參數為標稱值和參數誤差達到上、下界時,時域指標函數的和.通過這一過程求得的最優控製器,平衡瞭繫統時域性能和對建模誤差的魯棒性.倣真結果錶明,控製器對標稱模型的控製效果滿足時域設計要求.同時,對存在建模誤差的對象也能穫得良好的時域響應.與其他基于遺傳算法的最優控製器相比,控製器設計之初便攷慮到建模誤差,提高瞭最優控製器對建模誤差的適應性和魯棒性.
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