混沌優(yōu)化理論在控制系統(tǒng)設(shè)計中的研究.pdf

1、該論文主要研究將混沌優(yōu)化方法引入PID控制器的參數(shù)整定、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)參數(shù)和模糊規(guī)則的設(shè)計,作了創(chuàng)新性研究工作.該論文開展了以下幾個方面的主要研究工作:1、分析了連續(xù)和離散動力學(xué)系統(tǒng)的Lyapunov指數(shù)計算方法,定量地討論了Logistic映射的Lyapunov指數(shù)以及倍周期分岔情形,著重研究了Logistic映射處于混沌狀態(tài)時所具有的遍歷性和隨機概率性特征.2、對Logistic映射產(chǎn)生

2、的混沌序列的遍歷性、統(tǒng)計特性進行定量分析,為混沌全局優(yōu)化提供了理論依據(jù).提出了一種基于混沌優(yōu)化的PID控制器參數(shù)整定方法.通過混沌的遍歷搜索實現(xiàn)PID參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計.針對穩(wěn)定對象和不穩(wěn)定對象討論了控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的約束條件,這樣既減少混沌優(yōu)化次數(shù),又保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性.仿真結(jié)果驗證了混沌優(yōu)化方法的有效性.3、采用混沌優(yōu)化方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)參數(shù)進行優(yōu)化搜索,解決了其它方法易存在局部極小問題,實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的全局優(yōu)化搜索.為了改善混沌優(yōu)化的速

3、度和局部優(yōu)化效果,分別討論了通過引入混沌局部細(xì)搜索和結(jié)合快速BP算法的方式來實現(xiàn).仿真表明兩種方法解決了混沌局部優(yōu)化效果和速度相對較差的問題.4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力的重要因素,提出一種關(guān)于三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的混沌優(yōu)化設(shè)計方法.將混沌變量引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化搜索中,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點數(shù)以及所有權(quán)參數(shù)都處于混沌狀態(tài)中,整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)為動態(tài)變化,根據(jù)性能指標(biāo)來尋找一個結(jié)構(gòu)最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).仿真表明這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有