动态邻域微粒群优化Smith预估双控制器设计

"基于动态邻域微粒群的Smith预估双控制器设计" 本文主要探讨了在面对模型未知的时滞系统进行预测补偿控制时的一种新型控制器设计方法——基于动态邻域微粒群优化的Smith预估双控制器。Smith预估控制是一种有效的控制策略，尤其在处理具有时滞特性的复杂系统中，它通过提前预测系统行为来补偿时滞影响，从而提高控制性能。 传统的Smith预估控制器通常包括一个预估器和一个控制器，预估器用于模拟系统行为，控制器则根据预估器的输出调整系统输入。然而，在模型未知或时滞不确定的情况下，这种控制器的性能可能会下降。为解决这一问题，该文提出了一个结合动态邻域微粒群优化算法的Smith预估双控制器结构。 动态邻域微粒群优化算法是基于微粒群优化（PSO）理论的一种改进算法。PSO是一种全局优化算法，它利用群体中的粒子相互学习和探索解空间的方式来寻找最优解。动态邻域的引入使得算法能够根据搜索过程动态调整粒子间的相互影响，增强了算法在复杂优化问题上的性能。 在本文的Smith预估双控制器设计中，动态邻域微粒群优化算法用于优化动态神经网络的参数。动态神经网络作为预估器和辨识器，能够自适应地学习和估计系统的动态特性，包括时滞效应。通过微粒群算法的空间搜索能力，可以有效地找到最优的神经网络参数，提升预估和识别的准确性。 双控制器结构的设计思路是将负载扰动的补偿与定值控制任务分开处理。这样做可以更精确地对不同类型的干扰进行管理，增强系统的稳定性和鲁棒性。通过这种方式，控制器不仅提高了Smith预测补偿模型的控制精度，还增强了对系统不确定性及外部扰动的抵抗能力。 最后，作者通过仿真研究验证了所提出的控制策略的有效性。仿真结果表明，基于动态邻域微粒群优化的Smith预估双控制器在应对模型未知时滞系统时，能实现更好的控制性能和更高的系统稳定性。 总结来说，这篇论文提供了一种新颖的控制策略，即利用动态邻域微粒群优化技术优化Smith预估双控制器，以解决模型未知时滞系统的控制难题。这种方法通过结合优化算法和神经网络，提高了系统的预测精度和鲁棒性，对于实际工业应用中的复杂控制问题具有重要的参考价值。