基于反馈学习粒子群算法的极值搜索控制

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wnt

【摘要】

：

将基于反馈学习的粒子群（Feedback Learning Particle Swarm Optimization,FLPSO）算法引入极值搜索控制中,并且应用经典跟踪参考信号的方法,进一步改善极值搜索控制的性能.仿真

【作者】

：

董方谢磊张建明

【机构】

：

浙江大学工业控制技术国家重点实验室

【出处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

：

2012年12期

【关键词】

：

粒子群优化极值搜索控制性能输出震荡 particle swarm optimization（PSO） extremum seeking control

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（60974100,61134007,60904039）

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将基于反馈学习的粒子群（Feedback Learning Particle Swarm Optimization,FLPSO）算法引入极值搜索控制中,并且应用经典跟踪参考信号的方法,进一步改善极值搜索控制的性能.仿真结果显示,算法使系统控制输出平稳,并且系统性能输出快速渐进收敛到最优值,改善了基于格拉姆矩阵设计的极值搜索控制算法中存在的输出震荡问题.

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