遗传算法优化的混合降阶H2öH∞控制器设计

本文主要探讨了混合降阶H2öH∞控制器的设计问题，针对传统的设计方法可能存在不足，提出了一种创新的解决方案，即利用遗传算法来优化混合降阶控制器的性能。遗传算法作为一种全局优化工具，在这里被应用于解决控制系统的复杂优化问题。 首先，遗传算法被用于对初始的次优H∞降阶控制器进行H2性能的改进。这种方法旨在兼顾控制器的鲁棒性和系统的性能指标，确保在保证系统稳定性的前提下，提升其对干扰的抑制能力。遗传算法采用了实数编码的形式，这是一种能够处理连续值问题的有效编码方式。 在选择算子上，本文采用了排序选择和最佳个体保存相结合的方式，这样既能保持种群多样性，又能保留最优解。交叉算子采用实值中间重组，有助于在候选解之间进行有效的信息交换，从而产生更优秀的子代控制器。变异算子则通过实值变异，引入随机性以避免早熟收敛，进一步增强算法的全局搜索能力。 通过在实际的国产某型飞机系统上进行仿真，结果显示所设计的混合降阶H2öH∞控制器表现出优良的H∞性能和H2性能。这表明，遗传算法成功地优化了控制器的双重性能指标，使得混合降阶控制器不仅能够在保证系统稳定性的同时，还具有出色的抗干扰能力，这对于实际飞行控制系统的应用具有重要意义。 总结来说，本文的核心贡献在于将遗传算法与混合降阶H2öH∞控制器设计相结合，提供了一种有效的方法来提升控制系统的性能和鲁棒性，这为复杂控制系统的设计提供了新的思路和实践策略。同时，实证分析验证了该方法的有效性和实用性，对于推动控制理论和实践的发展具有积极的推动作用。