多目标MAPO优化的FO[PI]控制器提升MTDS稳定性：仿真对比

本文探讨了在多时延迟系统（MTDS）的控制领域中，如何利用分数阶（FO）[PI]控制器与修正的人工物理优化（MAPO）算法相结合，以实现多目标优化。MTDS的控制问题通常涉及到多个性能指标，如系统的稳定性、响应速度和负载能力等，这需要一个能够综合考虑这些因素的控制策略。 MAPO算法在优化过程中扮演关键角色。它通过对系统参数，如质量、力和速度等的特性进行分析，动态搜索参数空间，以找到最优解。然而，由于搜索空间广阔且存在局部最优的问题，单纯依赖MAPO可能会导致控制器性能受限于局部最优解，无法达到全局最优。 FO[PI]控制器在此背景下引入，其设计灵活性和非线性特性使其在MTDS控制中展现出优势。与传统的微分PID控制器（FOPID）相比，FO[PI]控制器具有更精细的调节能力，特别是在处理时延效应方面，能提供更好的动态响应和稳定性。本文的主要目的是通过比较FO[PI]与FOPID的性能，证明FO[PI]在结合MAPO的多目标优化策略后，能够在MTDS控制中展现出更优越的控制性能。 研究中，作者们分别来自土耳其伊诺努大学的计算机工程系、东南大学自动化学院以及美国加州梅森德斯大学的机电嵌入与自动化实验室，他们的合作揭示了这种新型控制策略的潜力。他们通过数值仿真，展示了多目标MAPO优化的FO[PI]控制器在处理MTDS时，不仅提高了系统响应速度，还提升了整体的稳定性，从而证实了其在实际应用中的有效性。 总结来说，本文的研究贡献在于提出了一种创新的控制方法，将分数阶[PI]控制器与MAPO算法结合，解决了MTDS中的多目标优化问题。这种方法对于提高复杂系统的控制性能具有重要意义，并为今后类似领域的研究提供了新的思路和技术参考。未来的研究可能进一步探索如何扩展到其他类型的控制系统或者改进算法以进一步提升控制效果。