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基于参数寻优的多电机卷绕系统无模型自适应控制策略研究

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基于参数寻优的多电机卷绕系统无模型自适应控制策略研究

作者：吕一鹏中南大学

学位级别：硕士

多电机卷绕系统广泛应用于纺织、印刷等行业,该类系统中张力控制的好坏直接关系到产品的质量。传统的张力控制是基于卷绕系统机理模型开展的,但多电机卷绕系统的强非线性、参数时变和不确定性、变量耦合的特点导致难以建立精确的数学模... 详细信息

多电机卷绕系统广泛应用于纺织、印刷等行业,该类系统中张力控制的好坏直接关系到产品的质量。传统的张力控制是基于卷绕系统机理模型开展的,但多电机卷绕系统的强非线性、参数时变和不确定性、变量耦合的特点导致难以建立精确的数学模型,而且在建模过程中存在假设条件过强导致的模型精度降低的问题。因此,如何避免对卷绕系统建模来进行张力控制,并采用参数寻优算法来优化控制器参数以提升控制效果是本文的主要研究内容,具体工作如下:针对传统张力控制需要建立卷绕系统模型的问题,设计了基于紧格式线性动态化的无模型自适应控制策略(CFDL-MFAC)。该策略利用卷绕系统输入/输出(I/O)数据建立等效的数据模型,所设计的CFDL-MFAC控制器无需卷绕系统的模型信息,结构简单,但权重因子和步长因子的设置会影响张力控制效果。为此,引入单纯形法来优化控制器的参数。通过仿真和实验验证了单纯形参数优化算法和CFDL-MFAC策略对于张力控制的有效性。为了提高卷绕系统张力控制的效果,加快张力收敛速度,提出了基于改进型粒子群优化算法的高阶CFDL-MFAC控制策略。该策略避免了对卷绕系统建模而且可优化控制器参数。高阶CFDL-MFAC控制器利用卷绕系统I/O多步采样数据建立等效数据模型,改进型粒子群优化算法引入了惯性权重余弦调整策略,解决了传统粒子群优化算法在参数寻优后期陷入局部最优解的问题。最后通过在仿真和实验中与其他方法进行对比,表明所设计的高阶控制器和改进型粒子群优化算法在提高张力控制性能方面具有优越性。图37幅,表7个,参考文献93篇

关键词：多电机卷绕系统张力控制 CFDL-MFAC 参数寻优

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基于参数寻优的模糊聚类算法研究

基于参数寻优的模糊聚类算法研究

作者：杨蒙青西安电子科技大学

学位级别：硕士

聚类分析是数据挖掘的一个重要分支，模糊理论的引入给聚类分析注入了新的活力。目前，模糊聚类已广泛应用于统计学、市场学、生物学等领域。现有聚类算法大多不适用于强噪声数据，本文针对此类问题提出了基于参数寻优的模糊聚类算法，... 详细信息

聚类分析是数据挖掘的一个重要分支，模糊理论的引入给聚类分析注入了新的活力。目前，模糊聚类已广泛应用于统计学、市场学、生物学等领域。现有聚类算法大多不适用于强噪声数据，本文针对此类问题提出了基于参数寻优的模糊聚类算法，具体内容如下。首先对经典模糊C均值聚类算法(FCM)的适应性进行了研究，并对其进行了改进。FCM算法的距离度量从L2范数改为Lp范数可提高鲁棒性，但p参数的选择较难，针对此问题我们提出了中心点估计算法FMMLE (Fuzzy Multi-MetricLocation Estimation)，并通过实验证实了其主要优点在于能够自动搜索出最优的p值，因而具有较强的鲁棒性。另外，在此算法的基础上，提出了异常点检测算法FRMMC (Fuzzy Robust Multi-Metric Clustering)，并采用模拟数据及真实的Wisconsin乳腺癌数据验证了算法的有效性。最后，将上述参数寻优的思想推广到非线性分类问题，针对模糊核聚类算法中核参数选择难的问题，提出了算法FKMMLE (FuzzyKernel Multi-Metric Location Estimation)，它采用模拟退火方法来搜索最优核参数，为了验证算法的鲁棒性及可扩充性，通过强噪声对称alpha-stable数据及非线性数据进行实验，实验结果表明该算法比FMMLE更具优势。

关键词：模糊聚类模糊核聚类参数寻优 Lp范式模拟退火

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参数寻优智能 PID 控制

昆明理工大学学报（理工版） 1998年第5期23卷 95-99页

作者：杨承志昆明理工大学自动化系

实时监测控制系统，模糊预测输出偏差估计，生成一个隐含规则的模糊决策表，用单纯形法寻优ＰＩＤ参数，在线修正知识库，以实现智能ＰＩＤ控制．

关键词：参数寻优模糊预测过程控制智能控制 PID控制

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控制系统参数寻优二次样条法

长春理工大学学报(自然科学版) 1983年第4期 40-48页

作者：吴华英

本文首次给出了一类籍助于二次插值样条函数寻优的近似计算方法,这种方法的基本点是:假定目标函数在[a,b]区间内连续,用一组点将[a,b]区间进行分段,求出目标函数在各分段点上的函数值及其一阶导数值,通过它们构造出二次插值样条在各分... 详细信息

本文首次给出了一类籍助于二次插值样条函数寻优的近似计算方法,这种方法的基本点是:假定目标函数在[a,b]区间内连续,用一组点将[a,b]区间进行分段,求出目标函数在各分段点上的函数值及其一阶导数值,通过它们构造出二次插值样条在各分段上的表达式,然后,求出各分段中二次插值样条的极值点,从而得到最小极值点,寻找出控制系统的最佳参数。

关键词：极值点极小值点目标函数函数值一阶导数样条函数控制系统参数寻优数字仿真计算机仿真

基于参数寻优模糊控制变频调速恒压供水系统的设计

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微型电脑应用 2011年第3期27卷 18-20,4页

作者：李国芳张秀彬上海交通大学电子信息与电气工程学院

针对小区供水所存在的问题,设计了一种基于PLC的恒压供水系统,介绍了它的硬件组成和工作原理,提出了参数寻优模糊控制算法,并将其应用于恒压供水控制系统。系统仿真和实际测试表明,其动态性能和抗扰动能力均优于传统的控制方式,具有较... 详细信息

针对小区供水所存在的问题,设计了一种基于PLC的恒压供水系统,介绍了它的硬件组成和工作原理,提出了参数寻优模糊控制算法,并将其应用于恒压供水控制系统。系统仿真和实际测试表明,其动态性能和抗扰动能力均优于传统的控制方式,具有较强的鲁棒性。

关键词：恒压供水 PLC 模糊控制参数寻优

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LJ法用于模型简化及调节器参数寻优

自动化与仪器仪表 1995年第6期 7-10,32页

作者：陈祥光姜波北京理工大学

本文应用随机数直接搜索的单纯形最优化方法将系统高阶模型简化为低阶等效模型，并对控制系统调节器参数进行在线寻优。该方法的主要特点是：编程简单、有较宽的初值选择范围、搜索的结果可靠。

关键词：最优化方法调节器模型简化参数寻优

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航空发动机滑模控制参数寻优方法研究

航空发动机滑模控制参数寻优方法研究

第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会

作者：邓明锐黄金泉潘慕绚周文祥南京航空航天大学能源与动力学院

针对航空发动机这一类强非线性系统,采用具有强鲁棒性和强抗干扰能力的滑模控制方法,设计了一种双输入双输出控制系统,以解决发动机的输出跟踪问题。针对控制系统输入较为复杂且不易测得的问题,通过引入参考模型将输入系统的参数由增广... 详细信息

针对航空发动机这一类强非线性系统,采用具有强鲁棒性和强抗干扰能力的滑模控制方法,设计了一种双输入双输出控制系统,以解决发动机的输出跟踪问题。针对控制系统输入较为复杂且不易测得的问题,通过引入参考模型将输入系统的参数由增广状态变量改为输出指令,同时为系统提供合适的参考变量。针对滑模控制系统的可调参数,采用控制变量法,开展参数影响分析研究,仿真发现,在不同边界层厚度和切换增益下,系统的动态跟踪性能有明显差异。在此基础上,针对手调参数耗费时间长,并且无法保证参数最优的问题,选择PSO算法,对参数进行寻优,并与手调选取的最优参数进行对比。仿真结果表明,相比于手调选取的参数,在PSO寻优得到的参数下,多变量滑模跟踪控制系统的超调降低,调节时间减少,系统的响应性能实现提升。

关键词：滑模控制多变量控制 PSO算法参数寻优涡扇发动机

来源： cnki会议评论

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控制参数寻优的三次样条法

长春理工大学学报(自然科学版) 1984年第3期 48-54页

作者：吴华英

本文给出的三次插值样条函数寻优的方法,是处理大量实验数据,并找出其极值点的一种新方法。该方法的寻优过程是:假设目标函数f(x)在区间[a,b]内连续。通过实验或计算给出f(x)在区间[a,b]内某些点x,处的值,并算出f(x)在该点列处的二阶导... 详细信息

本文给出的三次插值样条函数寻优的方法,是处理大量实验数据,并找出其极值点的一种新方法。该方法的寻优过程是:假设目标函数f(x)在区间[a,b]内连续。通过实验或计算给出f(x)在区间[a,b]内某些点x,处的值,并算出f(x)在该点列处的二阶导数值,由此构造出各段上的三次插值样条。然后,比较各段中三次插值样条的极值点,从而优选出控制参数的最佳值。最后,还对采用本文方法计算的结果与用0.618法、离散点极值有理法的计算结果进行了比较。

关键词：三次插值极值点样条函数样条法极大值点插值样条目标函数参数寻优

基于Spark并行SVM参数寻优算法的研究

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武汉工程大学学报 2019年第3期41卷 283-289页

作者：何经纬刘黎志彭贝付星堡智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 湖北武汉430205 武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205

针对传统支持向量机(SVM)参数寻优算法在处理大样本数据集时存在的寻优时间过长,内存消耗过大等问题,提出了一种基于Spark通用计算引擎的并行可调SVM参数寻优算法。该算法首先使用Spark集群将训练集以广播变量的形式广播给各个Executor... 详细信息

针对传统支持向量机(SVM)参数寻优算法在处理大样本数据集时存在的寻优时间过长,内存消耗过大等问题,提出了一种基于Spark通用计算引擎的并行可调SVM参数寻优算法。该算法首先使用Spark集群将训练集以广播变量的形式广播给各个Executor,然后并行化SVM的参数寻优过程,并在在寻优过程中控制Task并行度,使各个Executor负载均衡,从而加快寻优速度。实验结果表明,本文提出的参数寻优算法,通过设置合理的Task并行度,可以在充分使用集群资源的同时提高最优参数的寻找速度,减少寻优时间。

关键词：支持向量机参数寻优 Spark 并行度负载均衡