【摘 要】
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随着科学技术的不断进步,优化理论在工程技术领域有着越来越多的应用。智能优化方法由于应用性广,扩展性强,对初始解要求低等特点,被广泛应用在高维复杂优化问题上,并形成了
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随着科学技术的不断进步,优化理论在工程技术领域有着越来越多的应用。智能优化方法由于应用性广,扩展性强,对初始解要求低等特点,被广泛应用在高维复杂优化问题上,并形成了一个越来越热门的研究方向。教与学算法(TLBO)就是其中一种新兴的智能算法,目前对该算法的研究还尚显不足,仍需要对其理论进行深化研究并拓展其应用领域。针对教与学算法容易陷入早熟收敛和局部收敛的特点,本文提出了几种有效地改进算法性能的方法:引入混沌搜索和协同进化的原理形成了协同混沌教与学算法(CCTLBO);引入量子计算的相关理论形成量子教与学算法(QTLBO);实现分组教学并对教学策略进行相应改进,形成了教学策略改进的教与学算法(SMTLBO)。通过一系列的仿真实验,对比论证了这些改进方法的有效性。将智能优化算法与控制理论相结合实现对控制方法的优化一直以来都是智能优化算法很重要的一个应用领域,这不仅是对智能方法有效性的论证与应用的拓展,同时也是对控制理论的丰富。本文主要将改进后的教与学算法应用到滑模控制的研究中,实现了滑模控制律的优化,拓宽了教与学算法的应用领域。针对冲压发动机燃油系统控制方法,应用其线性不确定性模型,采用滑模控制方法进行有效地控制。本文将CCTLBO应用到滑模控制的设计中,将滑模面参数和切换控制参数作为优化目标,计算得出了一个更优的滑模控制项,从而有效地减弱了抖振现象。这种方法,利用了滑模控制对系统不确定性保持不变的优点,同时有效减弱了抖振,实现了对冲压发动机燃油系统的稳定控制。为了进一步提升滑模控制的品质,实现切换控制项的动态调整从而完全消除抖振现象,本文设计了模糊滑模控制器,利用模糊逻辑动态调整切换控制项。本文将QTLBO应用到模糊逻辑的设计中,对模糊逻辑的隶属度函数引入量化因子以柔化输入输出,将量化因子作为优化目标予以优化,得到一个最优的模糊集。应用该模糊逻辑构建的模糊滑模控制可实现针对滑模量的动态调整,进一步减弱甚至完全消除了抖振的影响,提升了对冲压发动机燃油系统的控制性能。为了对智能算法在滑模控制中的应用有更全面的研究,同时也为了将这种滑模控制与智能算法相结合的方法应用到更为复杂的系统中,本文针对充液航天器的姿态控制进行了相关研究。充液航天器系统是一类典型的欠驱动系统,其内部具有高度的非线性和高耦合性。对于充液航天器这类欠驱动系统,引入中间变量使得模型间的耦合得到消除,通过构建合适的滑模面使得状态变量能自稳定。本文将状态变量作为算法输入,利用SMTLBO动态的计算得到当前时刻的滑模面参数,构建了时变的滑模面,实现了系统状态变量到达滑模面后的自稳定。仿真结果证明了这种方法的有效性,实现了对充液航天器系统大范围内动态特性的有效控制。
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