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文檔簡(jiǎn)介
1、混沌是在非線性系統(tǒng)中普遍存在的現(xiàn)象,混沌運(yùn)動(dòng)具有對(duì)初值的高度敏感性、運(yùn)動(dòng)軌跡的遍歷性和隨機(jī)性等特點(diǎn)。在系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,混沌的遍歷性特點(diǎn)可以作為搜索過(guò)程中避免陷入局部極小的一種優(yōu)化機(jī)制?;煦鐑?yōu)化就是根據(jù)其遍歷性和規(guī)律性特點(diǎn)采用混沌變量在一定范圍內(nèi)進(jìn)行搜索,促使混沌變量的搜索跳出局部極小點(diǎn),最終達(dá)到全局最優(yōu)點(diǎn)?;诨煦缋碚摰南到y(tǒng)優(yōu)化已經(jīng)成為一種新穎的全局優(yōu)化技術(shù)。 目前基于混沌理論的優(yōu)化方法研究大都集中在采用Logistic映射作為
2、混沌搜索變量,這類方法對(duì)于搜索空間較小時(shí)效果顯著,但當(dāng)搜索空間大、搜索時(shí)間較長(zhǎng)時(shí),搜索效率顯著降低。針對(duì)Logistic映射作為混沌變量存在搜索速度慢,和對(duì)混沌變量搜索空間變化非常敏感的問(wèn)題,提出采用一維迭代混沌自映射作為混沌變量,仿真實(shí)例結(jié)果表明采用一維迭代混沌自映射作為混沌變量,易選取優(yōu)化變量的搜索空間,提高了搜索速度和尋優(yōu)精度。針對(duì)在尋優(yōu)參數(shù)非常復(fù)雜且遍歷空間很大的情況下導(dǎo)致基于Logistic映射的混沌優(yōu)化算法尋優(yōu)結(jié)果失敗的問(wèn)題
3、,提出了一種引入基于模擬退火算法的時(shí)變參數(shù)z(t)的新型混沌優(yōu)化算法,仿真實(shí)例結(jié)果表明該新型混沌優(yōu)化算法在尋優(yōu)參數(shù)復(fù)雜且遍歷空間很大時(shí)仍能夠?qū)さ阶顑?yōu)值,使得尋優(yōu)成功。 工業(yè)系統(tǒng)普遍采用的PID控制器的控制效果與控制器參數(shù)的選擇有很大關(guān)系,而PID參數(shù)的整定是一項(xiàng)十分繁瑣的工作。傳統(tǒng)的整定方法基本是一種基于經(jīng)驗(yàn)的方法,并非最優(yōu)解,而且通常需要在線整定,計(jì)算量大。本文在所提出的新型混沌優(yōu)化算法基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了PID控制器的參數(shù)整定
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