优化模糊控制器：基于改进量子粒子群算法的NCS研究

“基于改进量子粒子群算法的NCS模糊控制器参数优化.pdf” 本文是一篇关于网络化控制系统（NCS）中模糊控制器优化的研究论文。针对网络化控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子传统整定方法存在的问题，作者提出了一种结合改进量子粒子群优化（IQPSO）算法的方法来解决这个问题。传统的模糊控制器参数整定往往依赖于经验，而这种方法可能不准确且效率低下。因此，研究者引入了改进的量子粒子群优化算法，旨在提高参数调整的精度和效率。 量子粒子群优化（QPSO）算法是一种基于群体智能的全局优化算法，灵感来源于量子力学中的粒子行为。然而，QPSO算法存在早熟收敛和种群多样性的挑战。为了克服这些缺点，作者将人工蜂群算法（ABC）的搜索算子集成到QPSO算法中，形成改进的QPSO（IQPSO）。ABC算法的搜索算子能增加算法的探索能力，防止算法过早陷入局部最优解，从而增强了IQPSO在寻找全局最优解时的性能。 在优化过程中，作者使用了积分绝对误差（ITAE）作为适应度函数，以评估模糊控制器的性能。ITAE是一种衡量控制质量的指标，它考虑了控制误差的时间积分和绝对值，对于评价控制器的稳定性和响应速度非常有效。通过将ITAE与IQPSO相结合，可以更有效地优化模糊控制器的量化因子和比例因子。 通过仿真研究，作者对比了IQPSO优化的模糊控制器与PID控制器以及标准QPSO优化的模糊控制器在典型工业过程中的控制性能。结果显示，IQPSO优化的模糊控制器不仅在控制性能上表现更优，而且具有更好的适用性，能够更好地适应网络化控制系统的复杂性和不确定性。 这篇论文的作者包括李炜教授和蔡翔硕士研究生，他们专注于工业过程先进控制、动态系统故障诊断和容错控制领域的研究。这项工作得到了国家自然科学基金的支持，为网络化控制系统中模糊控制器参数优化提供了一个新的有效工具，对于提升控制系统的性能和稳定性具有重要的理论与实践价值。