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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
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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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