發(fā)布時(shí)間：2020-11-20 17:58

　　 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,優(yōu)化理論在工程技術(shù)領(lǐng)域有著越來越多的應(yīng)用。智能優(yōu)化方法由于應(yīng)用性廣,擴(kuò)展性強(qiáng),對初始解要求低等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用在高維復(fù)雜優(yōu)化問題上,并形成了一個(gè)越來越熱門的研究方向。教與學(xué)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(jìn)行深化研究并拓展其應(yīng)用領(lǐng)域。針對教與學(xué)算法容易陷入早熟收斂和局部收斂的特點(diǎn),本文提出了幾種有效地改進(jìn)算法性能的方法:引入混沌搜索和協(xié)同進(jìn)化的原理形成了協(xié)同混沌教與學(xué)算法(CCTLBO);引入量子計(jì)算的相關(guān)理論形成量子教與學(xué)算法(QTLBO);實(shí)現(xiàn)分組教學(xué)并對教學(xué)策略進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),形成了教學(xué)策略改進(jìn)的教與學(xué)算法(SMTLBO)。通過一系列的仿真實(shí)驗(yàn),對比論證了這些改進(jìn)方法的有效性。將智能優(yōu)化算法與控制理論相結(jié)合實(shí)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(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,這不僅是對智能方法有效性的論證與應(yīng)用的拓展,同時(shí)也是對控制理論的豐富。本文主要將改進(jìn)后的教與學(xué)算法應(yīng)用到滑�？刂频难芯恐�,實(shí)現(xiàn)了滑�？刂坡傻膬�(yōu)化,拓寬了教與學(xué)算法的應(yīng)用領(lǐng)域。針對沖壓發(fā)動(dòng)機(jī)燃油系統(tǒng)控制方法,應(yīng)用其線性不確定性模型,采用滑�？刂品椒ㄟM(jìn)行有效地控制。本文將CCTLBO應(yīng)用到滑�？刂频脑O(shè)計(jì)中,將滑模面參數(shù)和切換控制參數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo),計(jì)算得出了一個(gè)更優(yōu)的滑模控制項(xiàng),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(diǎn),同時(shí)有效減弱了抖振,實(shí)現(xiàn)了對沖壓發(fā)動(dòng)機(jī)燃油系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。為了進(jìn)一步提升滑模控制的品質(zhì),實(shí)現(xiàn)切換控制項(xiàng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整從而完全消除抖振現(xiàn)象,本文設(shè)計(jì)了模糊滑模控制器,利用模糊邏輯動(dòng)態(tài)調(diào)整切換控制項(xiàng)。本文將QTLBO應(yīng)用到模糊邏輯的設(shè)計(jì)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(biāo)予以優(yōu)化,得到一個(gè)最優(yōu)的模糊集。應(yīng)用該模糊邏輯構(gòu)建的模糊滑�？刂瓶蓪�(shí)現(xiàn)針對滑模量的動(dòng)態(tài)調(diào)整,進(jìn)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(dòng)機(jī)燃油系統(tǒng)的控制性能。為了對智能算法在滑模控制中的應(yīng)用有更全面的研究,同時(shí)也為了將這種滑�？刂婆c智能算法相結(jié)合的方法應(yīng)用到更為復(fù)雜的系統(tǒng)中,本文針對充液航天器的姿態(tài)控制進(jìn)行了相關(guān)研究。充液航天器系統(tǒng)是一類典型的欠驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(dòng)態(tài)的計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻的滑模面參數(shù),構(gòu)建了時(shí)變的滑模面,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)狀態(tài)變量到達(dá)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(shí)現(xiàn)了對充液航天器系統(tǒng)大范圍內(nèi)動(dòng)態(tài)特性的有效控制。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP18;TP273
【部分圖文】：

每個(gè)學(xué)員的成績，從而提高班級平均值。需要注意的是，學(xué)員所能獲取的知識(shí)教師和班級平均值的差值，還取決于教師的教學(xué)因子和學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，因此提升空間是有限的。學(xué)員的學(xué)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(xué)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(gè)學(xué)員學(xué)習(xí)前和學(xué)習(xí)后的值， NPiiNP11Mean X表 的 平 均 值 。 此 外 ， 式 中 還 有 兩 個(gè) 重 要 的 參 數(shù) ： 教 師 的 教 學(xué) ound1 rand(0,1) 和學(xué)生的學(xué)習(xí)步長 rrand(0,1)i 。前者表征了教師的教表征了學(xué)生的學(xué)習(xí)能力。

圖 2.2 基本 TLBO 算法流程圖教與學(xué)算法作為一種新興的算法，其應(yīng)用研究是必不可少的。本文主要將教與學(xué)算法到滑模控制中，研究教與學(xué)算法對滑模控制方法的優(yōu)化。2.2 節(jié)主要介紹了滑�？刂频母拍睢�.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(dòng)模態(tài)是可以進(jìn)行設(shè)計(jì)的且與對參數(shù)的攝動(dòng)和外干擾具有性，因而可以適用于各種復(fù)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(shí)際工得到了廣泛應(yīng)用�；��？刂仆ㄟ^控制量的切換使系統(tǒng)沿著滑模面運(yùn)動(dòng)，其控制系統(tǒng)的特參數(shù)僅取決于設(shè)計(jì)的滑模面，對于系統(tǒng)的參數(shù)攝動(dòng)和外界干擾不靈敏，具有很強(qiáng)的魯棒

可以對模糊邏輯的靈敏度進(jìn)行調(diào)節(jié)。r 的取值過大，則模糊邏輯在 0 附近反應(yīng)遲鈍；r 的取值太小，又會(huì)使模糊邏輯的靈敏度過高，無法達(dá)到柔化輸入輸出的目的。此外，考慮到切換控制項(xiàng)增益的變化量 是影響 的唯一因素，而 的選取不當(dāng)會(huì)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(yàn)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?xí)�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(yīng)用量子教與學(xué)算法進(jìn)行求解。將r 和 的論域作為求解目標(biāo)，模糊滑�？刂破鞯木C合性能作為優(yōu)化目標(biāo)，采用量子教與學(xué)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�？刂破鞯男阅茏顑�(yōu)。定義優(yōu)化目標(biāo)為 JsQsxRxd TtT()210 ( Q, R為自選正定矩陣)，目的是使求得的最優(yōu)解能使模糊滑模控制器具有最優(yōu)的控制性能和較好的滑動(dòng)模態(tài)。設(shè)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(xué)算法進(jìn)行計(jì)算，得到的最優(yōu)解為： r 0.4527， 的論域?yàn)閇-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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