改进粒子群算法驱动的非线性大时滞系统无模型控制有效性研究

本文探讨的是"采用改进粒子群算法的非线性大时滞系统无模型控制"这一主题，发表于2013年的《智能系统学报》第8卷第3期。作者李秀英、李桂英、毛琳和薛荆岩来自黑龙江大学电子工程学院和机电工程学院，他们针对一类存在大时滞且数学模型不完全精确的非线性系统提出了创新的控制策略。 传统的控制方法通常依赖于对系统精确的数学模型，但在实际应用中，获取这样的模型可能困难或成本高昂。无模型控制技术旨在克服这种限制，它允许在没有系统精确模型的情况下进行控制设计。研究者提出的控制方法首先构建了一个泛模型，然后通过增加误差反馈修正项，将其转化为一个近似的系统模型。这个模型被用来设计基于二次型性能指标的最优控制律，这种控制律旨在优化系统的性能。 改进的粒子群算法在此过程中发挥了关键作用，用于优化控制律中的未知参数。粒子群算法是一种优化算法，模仿了鸟群或鱼群的觅食行为，通过迭代更新粒子的位置和速度，寻找全局最优解。在这个案例中，通过调整粒子的取值范围，确保算法能够在保证闭环系统稳定性和收敛性的前提下，寻找到最佳的控制参数设置。 仿真结果表明，改进的无模型控制方法有效地提高了闭环控制系统的响应速度，并显著减小了跟踪误差，这证实了该方法在处理非线性大时滞系统方面的有效性和实用性。该研究不仅对控制理论有重要贡献，也为实际工业控制系统的开发提供了新的思路和技术支持。 总结来说，这篇论文的核心内容包括无模型控制理论的应用、改进粒子群算法的优化策略以及如何处理非线性大时滞系统的控制问题。通过这种方法，系统可以在没有完整模型的情况下仍能实现高效稳定的控制，对于提高复杂系统控制性能具有重要的工程价值。