發(fā)布時間：2020-11-20 17:58

　　 隨著科學技術(shù)的不斷進步,優(yōu)化理論在工程技術(shù)領域有著越來越多的應用。智能優(yōu)化方法由于應用性廣,擴展性強,對初始解要求低等特點,被廣泛應用在高維復雜優(yōu)化問題上,并形成了一個越來越熱門的研究方向。教與學算法(TLBO)就是其中一種新興的智能算法,目前對該算法的研究還尚顯不足,仍需要對其理論進行深化研究并拓展其應用領域。針對教與學算法容易陷入早熟收斂和局部收斂的特點,本文提出了幾種有效地改進算法性能的方法:引入混沌搜索和協(xié)同進化的原理形成了協(xié)同混沌教與學算法(CCTLBO);引入量子計算的相關理論形成量子教與學算法(QTLBO);實現(xiàn)分組教學并對教學策略進行相應改進,形成了教學策略改進的教與學算法(SMTLBO)。通過一系列的仿真實驗,對比論證了這些改進方法的有效性。將智能優(yōu)化算法與控制理論相結(jié)合實現(xiàn)對控制方法的優(yōu)化一直以來都是智能優(yōu)化算法很重要的一個應用領域,這不僅是對智能方法有效性的論證與應用的拓展,同時也是對控制理論的豐富。本文主要將改進后的教與學算法應用到滑�？刂频难芯恐�,實現(xiàn)了滑模控制律的優(yōu)化,拓寬了教與學算法的應用領域。針對沖壓發(fā)動機燃油系統(tǒng)控制方法,應用其線性不確定性模型,采用滑�？刂品椒ㄟM行有效地控制。本文將CCTLBO應用到滑模控制的設計中,將滑模面參數(shù)和切換控制參數(shù)作為優(yōu)化目標,計算得出了一個更優(yōu)的滑�？刂祈�,從而有效地減弱了抖振現(xiàn)象。這種方法,利用了滑模控制對系統(tǒng)不確定性保持不變的優(yōu)點,同時有效減弱了抖振,實現(xiàn)了對沖壓發(fā)動機燃油系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。為了進一步提升滑模控制的品質(zhì),實現(xiàn)切換控制項的動態(tài)調(diào)整從而完全消除抖振現(xiàn)象,本文設計了模糊滑�？刂破�,利用模糊邏輯動態(tài)調(diào)整切換控制項。本文將QTLBO應用到模糊邏輯的設計中,對模糊邏輯的隸屬度函數(shù)引入量化因子以柔化輸入輸出,將量化因子作為優(yōu)化目標予以優(yōu)化,得到一個最優(yōu)的模糊集。應用該模糊邏輯構(gòu)建的模糊滑�？刂瓶蓪崿F(xiàn)針對滑模量的動態(tài)調(diào)整,進一步減弱甚至完全消除了抖振的影響,提升了對沖壓發(fā)動機燃油系統(tǒng)的控制性能。為了對智能算法在滑�？刂浦械膽�用有更全面的研究,同時也為了將這種滑�？刂婆c智能算法相結(jié)合的方法應用到更為復雜的系統(tǒng)中,本文針對充液航天器的姿態(tài)控制進行了相關研究。充液航天器系統(tǒng)是一類典型的欠驅(qū)動系統(tǒng),其內(nèi)部具有高度的非線性和高耦合性。對于充液航天器這類欠驅(qū)動系統(tǒng),引入中間變量使得模型間的耦合得到消除,通過構(gòu)建合適的滑模面使得狀態(tài)變量能自穩(wěn)定。本文將狀態(tài)變量作為算法輸入,利用SMTLBO動態(tài)的計算得到當前時刻的滑模面參數(shù),構(gòu)建了時變的滑模面,實現(xiàn)了系統(tǒng)狀態(tài)變量到達滑模面后的自穩(wěn)定。仿真結(jié)果證明了這種方法的有效性,實現(xiàn)了對充液航天器系統(tǒng)大范圍內(nèi)動態(tài)特性的有效控制。
【學位單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP18;TP273
【部分圖文】：

每個學員的成績，從而提高班級平均值。需要注意的是，學員所能獲取的知識教師和班級平均值的差值，還取決于教師的教學因子和學生的學習能力，因此提升空間是有限的。學員的學科成績服從正態(tài)分布，則“教”階段可用圖 1 表示：在最初，班級平 30Aean ，平均成績低且分布較廣。經(jīng)過教師多次的“教”過程，班級平均成 80BMean ，成績提高且分布集中。具體的教學方法如式(2.2)和(2.3)。X X differenceioldinewdifference ( X Mean)iteacherir TFioldX 和inewX 分別表示第i個學員學習前和學習后的值， NPiiNP11Mean X表 的 平 均 值 。 此 外 ， 式 中 還 有 兩 個 重 要 的 參 數(shù) ： 教 師 的 教 學 ound1 rand(0,1) 和學生的學習步長 rrand(0,1)i 。前者表征了教師的教表征了學生的學習能力。

圖 2.2 基本 TLBO 算法流程圖教與學算法作為一種新興的算法，其應用研究是必不可少的。本文主要將教與學算法到滑�？刂浦�，研究教與學算法對滑模控制方法的優(yōu)化。2.2 節(jié)主要介紹了滑模控制的概念。.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制的基本概念滑模變結(jié)構(gòu)控制由于其滑動模態(tài)是可以進行設計的且與對參數(shù)的攝動和外干擾具有性，因而可以適用于各種復雜的不確定線性和非線性系統(tǒng)、連續(xù)和離散系統(tǒng)，在實際工得到了廣泛應用�；��？刂仆ㄟ^控制量的切換使系統(tǒng)沿著滑模面運動，其控制系統(tǒng)的特參數(shù)僅取決于設計的滑模面，對于系統(tǒng)的參數(shù)攝動和外界干擾不靈敏，具有很強的魯棒

可以對模糊邏輯的靈敏度進行調(diào)節(jié)。r 的取值過大，則模糊邏輯在 0 附近反應遲鈍；r 的取值太小，又會使模糊邏輯的靈敏度過高，無法達到柔化輸入輸出的目的。此外，考慮到切換控制項增益的變化量 是影響 的唯一因素，而 的選取不當會使得控制器的性能被破壞。而 在模糊化的過程中，其論域的劃分是無跡可尋的，而依據(jù)經(jīng)驗的劃分往往也需要經(jīng)過多次試湊。即便這樣，得到的變量區(qū)間也無法保證在模糊控制中全程適用。變量區(qū)間太小，則模糊邏輯的調(diào)節(jié)范圍太小，未必能使控制器的性能得到改善。而變量區(qū)間過大，則調(diào)節(jié)不夠精確，甚至會使模糊控制器的輸出過大反而加重了抖振現(xiàn)象。為了得到合適的r 和 的論域，可以考慮應用量子教與學算法進行求解。將r 和 的論域作為求解目標，模糊滑�？刂破鞯木C合性能作為優(yōu)化目標，采用量子教與學算法得出最優(yōu)解使得模糊控制器具有最優(yōu)的靈敏度和精確度，從而使模糊滑模控制器的性能最優(yōu)。定義優(yōu)化目標為 JsQsxRxd TtT()210 ( Q, R為自選正定矩陣)，目的是使求得的最優(yōu)解能使模糊滑�？刂破骶哂凶顑�(yōu)的控制性能和較好的滑動模態(tài)。設置算法種群規(guī)模為 NP 20，迭代次數(shù) G 20，采用量子教與學算法進行計算，得到的最優(yōu)解為： r 0.4527， 的論域為[-36.6627,36.6627]。模糊控制器的隸屬度函數(shù)被柔化為如圖 4.11 所示：
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本文編號：2891789