基于粒子群优化算法的极限环极值搜索控制  

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

作　　者：陈虹[1,2] 孔力[1] 赵党军[1] 

机构地区：[1]华中科技大学控制科学与工程系,武汉430074 [2]武汉第二船舶设计研究所技术发展研究中心,武汉430064

出　　处：《控制与决策》2011年第6期811-815,共5页Control and Decision

基　　金：水动力预研基金项目(9140A14030308CB49)

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.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.

关 键 词：极限环 极值搜索控制 粒子群优化 自适应控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]