【摘 要】
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提出了一种新的改进粒子群优化算法，并应用于磨削加工过程的参数择优问题。该算法结合反向学习方法学习速度快、寻优能力强的特点，在粒子群进化过程中进行反向变异操作，并且采用自适应策略连续修正粒子群的变异阈值，在提高全局搜索能力的同时，保持其快速收敛性。所提算法结构简单，具有与基奉粒子群优化算法相同的调节参数，实际应用方便。通过数值实例计算，验证了反向变异粒子群优化算法的有效性及其在磨削加工参数优化问题上
【机 构】
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长沙理工大学能源与动力工程学院，长沙 410076 中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083
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提出了一种新的改进粒子群优化算法，并应用于磨削加工过程的参数择优问题。该算法结合反向学习方法学习速度快、寻优能力强的特点，在粒子群进化过程中进行反向变异操作，并且采用自适应策略连续修正粒子群的变异阈值，在提高全局搜索能力的同时，保持其快速收敛性。所提算法结构简单，具有与基奉粒子群优化算法相同的调节参数，实际应用方便。通过数值实例计算，验证了反向变异粒子群优化算法的有效性及其在磨削加工参数优化问题上的可行性。
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本文考虑了含有区间变时滞的离散系统的稳定性问题。应用一种新的Lyapunov泛函法，本文可以得到使得系统渐进稳定的时滞相关条件。通过巧妙的构造自由矩阵并应用矩阵函数的凸性，我们不需要将时变延迟放大为其上界，从而避免了放大引起的保守性。本文得到的稳定性条件都表示为线性矩阵不等式形式，可以很方便的用相关的工具进行求解。文章最后给出的例子可以证明，应用本文所提出的方法，可以极大得减少结果的保守性。
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提出“时滞三分法”讨论线性时滞系统的时滞相关稳定性。将时滞区间等分成三部分，然后在每个子区间上定义一个Lyapunov泛函，从而获得在整个区间上的一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函。利用Lyapunov-Krasovskii稳定性定理，针对时滞为常数，时变连续可微与不可微三种情况建立了一系列新的时滞相关条件。数值例子表明，这些条件较已有结论具有更小的保守性。
本文考虑中立型时滞系统的动态输出反馈镇定问题。首先对系统进行中立型变换，并结合相应的Lyapunov-Krasovskii泛函构造，从而得到闭环系统的稳定性判据;然后，通过补偿器的参数化方法，得到了基于线性矩阵不等式的补偿器的存在性条件，并给出了补偿器的具体表达形式。最后，仿真示例说明了方法的有效性。
自抗扰控制(ADRC)能克服未建模动态与扰动的影响，无需已知精确模型。然而，ADRC的参数较多，整定比较困难。针对此问题，本文提出了一种直线电机伺服系统的ADRC设计方法，通过对ADRC反馈增益与系统相位裕量之间的关系进行分析，得到了一种反馈增益的调整规律。该设计方法先根据实验数据对ADRC非线性补偿项的增益系数b0进行估算：然后结合电机的性能参数，设计出跟踪微分器与扩张状态观测器;最后按照调整规
考虑时滞切换系统在任意切换序列作用下的指数稳定性问题。首先，通过构造二次型与逐段二次型Lyapunov-Krasovskii泛函从而得到了系统的稳定性判据。然后，利用变量代换与积分不等式证明了指数衰减率完全取决于系统的结构特征。最后通过仿真验证了本文方法的有效性。
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