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基于多目标GA的H_∞加权函数优化控制方法研究

作 者: 张学刚
导 师: 李大中
学 校: 华北电力大学(河北)
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: H∞控制 遗传算法 混合灵敏度 加权函数 多目标参数优化
分类号: TP13
类 型: 硕士论文
年 份: 2003年
下 载: 197次
引 用: 1次
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内容摘要


本文依据H∞控制理论,结合H∞混合灵敏度加权函数的选择,提出了一种<WP=3>SISO系统基于多目标遗传算法(MOGAS)的H∞混合灵敏度加权函数优化控制设计方法。针对H∞控制方法存在的保守性和加权函数选取无明确方法的问题,做了算法的改进。给出了一种新的加权函数选取型式,在此基础上根据多目标遗传算法进行了加权函数的优化选取,并确立了控制器。仿真结果表明,本文方法对外部扰动、对象模型的结构和非结构不确定性摄动具有灵敏度低、跟踪速度快、稳定裕度好等优点,使系统动态性能比常规H∞、PID和Smith预估控制方法有了明显改善

全文目录


中文摘要  3
英文摘要  3-6
第一章 引言  6-9
  1.1 H∞控制方法及发展过程  6-7
  1.2 本文的研究背景和指导思想  7-8
  1.3 本文研究的主要内容  8-9
第二章 H∞鲁棒控制的数学基础和基本理论  9-24
  2.1 H∞鲁棒控制的数学基础  9-14
    2.1.1 函数空间与系统范数  9-11
    2.1.2 哈密顿矩阵与黎卡提方程  11-12
    2.1.3 黎卡提方程和H∞范数的计算  12-13
    2.1.4 黎卡提方程和H∞范数的计算  13-14
  2.2 H∞鲁棒控制的基本理论  14-19
    2.2.1 系统鲁棒性分析  14-16
    2.2.2 非结构不确定性  16-18
    2.2.3 线性分式变换  18-19
  2.3 H∞标准控制问题  19-23
    2.3.1 标准问题的描述  19-21
    2.3.2 H∞设计方法  21-23
  2.4 小结  23-24
第三章 不确定性模型H∞混合灵敏度函数设计  24-31
  3.1 灵敏度函数的基本概念  24-25
    3.1.1 灵敏度函数的定义  24
    3.1.2 控制系统的灵敏度函数和补灵敏度函数  24-25
  3.2 混合灵敏度H∞控制  25-28
    3.2.1 混合灵敏度控制思想  25-27
    3.2.2 增广混合灵敏度控制设计形式  27-28
  3.3 闭环系统设计及加权函数的选取  28-30
    3.3.1 闭环系统的主要设计要求  28-29
    3.3.2 加权函数的选取原则和方法  29-30
    3.3.3 本文中,和的选取  30
  3.4 小结  30-31
第四章 基于MOGAS的混合灵敏度控制方法  31-38
  4.1 遗传算法基本概念  31-34
    4.1.1 遗传算法概要  31-32
    4.1.2 GA的运算过程及特点  32-34
    4.1.3 遗传算法在多目标优化中的应用  34
  4.2 基于MOGAS的混合灵敏度加权函数设计  34-37
    4.2.1 基于GA的加权函数多目标优化问题描述  34-35
    4.2.2 染色体编码、解码  35
    4.2.3 目标函数及适应度函数  35-36
    4.2.4 搜索最优加权函数及相应的H∞控制器  36-37
  4.3 小结  37-38
第五章 仿真研究  38-48
  5.1 控制对象模型选取  38-39
  5.2 基于MOGAS求取H∞鲁棒控制器  39-41
  5.3 与常规H∞,Smith预估器以及PID控制方法的比较  41-46
  5.4 小结  46-48
第六章 结束语  48-50
参考文献  50-54
在学期间发表论文和参加科研情况  54

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 自动控制理论
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