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多维传感器动态解耦研究

作　者: 刘明亮
导　师: 李桂华；吴燕玲
学　校: 安徽大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 多维传感器动态解耦差分进化算法停滞遗传规划
分类号: TP212
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

差分进化算法(differential evolution algorithm, DE)是近年来比较流行的进化算法,由于其控制参数较少、操作相对简单,被广泛应用于复杂的参数优化问题中。但常规的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止,鉴于此本文给出一种改进的差分进化算法,对算法给出另一个终止条件并且重新生成初始个体,对种群大小N,变异率F,交叉率CR其中的也可作调整,在计算过程中引入精英策略,既防止了停滞现象也加快了收敛速率并使算法能收敛到全局的最优值。多维传感器的动态耦合是指某一方向的动态输出信号中,含有其他方向输入量的影响,该项误差是影响传感器测量精度的一个重要因素。基于小生境差分进化算法和遗传规划,给出了多维传感器动态解耦方法。该方法利用传递函数矩阵分析法的解耦思想,可以根据多维传感器的标定数据,应用遗传规划和小生境差分进化算法直接求解解耦网络并进行优化,克服了原经典方法中对传感器模型精确已知的要求,具有一定的鲁棒性。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
第一章绪论  7-13
  1.1 多维传感器动态解耦简介  7-8
    1.1.1 多维传感器维间耦合的概念  7
    1.1.2 多维传感器维间耦合的目的和意义  7-8
    1.1.3 多维传感器动态耦合的解耦方法  8
  1.2 目前多维传感器动态解耦算法  8-9
    1.2.1 不变性动态解耦法  8-9
    1.2.2 迭代动态解耦法  9
    1.2.3 静动态联合解耦补偿法  9
    1.2.4 对角优势化补偿动态解耦法  9
  1.3 差分进化算法  9-11
  1.4 遗传规划  11
  1.5 论文的主要工作  11-13
第二章多维传感器动态解耦现状  13-25
  2.1 多维传感器的发展史  13-14
  2.2 多维传感器动态耦合  14
  2.3 多维传感器动态解耦方法  14-25
    2.3.1 多维传感器建模  14-15
    2.3.2 不变性解耦方法  15-20
    2.3.3 迭代动态解耦法  20-21
    2.3.4 对角优势化补偿动态解耦法  21-25
第三章差分进化算法和遗传规划概述  25-37
  3.1 差分进化算法简介  25-26
  3.2 差分进化算法原理  26-29
    3.2.1 基本概念和术语  26
    3.2.2 差分进化算法的实现步骤  26-29
  3.3 差分进化算法性能分析  29-30
  3.4 差分进化算法缺陷  30-31
  3.5 差分进化算法的改进算法  31-32
  3.6 改进后的差分进化算法实验  32-34
  3.7 遗传算法  34-35
  3.8 遗传规划技术  35-37
第四章差分算法和遗传规划在多维传感器动态解耦中的应用  37-46
  4.1 差分算法在多维传感器动态解耦中的应用  37-40
  4.2 基于差分进化算法的多维传感器动态解耦仿真  40-43
  4.3 遗传规划在多维传感器动态解耦中的应用  43
  4.4 基于遗传规划技术的多维传感器动态解耦仿真  43-46
第五章总结与展望  46-47
  5.1 总结  46
  5.2 展望  46-47
参考文献  47-50
致谢  50-51
硕士期间发表的论文  51

多维传感器动态解耦研究

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