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1、第卷第期上海工程技术大学学报,年月自适应控制器设计徐静波周美华上海工程技术大学计算机及电子电气工程系上海〔。中国纺织大学上海叫。魁摘要。基于遗传算法设计自适应控制器交叉互换率与突变率随基因的达应度值而变化,因而增强了算法的性能。关键词遗传算法自适应控制器引言,、,在工业过程控制系统中算法是一种可靠的行之有效的控制算法但常规算法对参数整定要求较高。应用到实际系统时,需要反复调整参数多次,才能确定出较为满意的参。,,,数如果参数设置不合理容易出现超调量过大或反复振荡现象跟踪过程不平稳甚至。,,发散实际的工业过程控制系统复杂多变参数并非固定常数这
2、必然要求控制过程中不断地整定参数。因此基于遗传算法设计了在线自寻优的控制器。遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的全局优化算法。这种方法并行地对参数空间的不,,同区域进行搜索并使搜索朝着可能找到全局最优的方向进行而不至于陷入局部极小得到较快的迭代速度。先将变量按某种形式进行编码成为基因。不同的基因构成一个群体。在初始群体中有个基因,各基因的每一元素的取值可按各个变量的取值范围随机预置。然后计算每个基因的适,一,,⋯,。,一应度值从个基因中繁殖个后代其中每个基因被选中的概率为、‘。。,,‘,习可以每次产生一个的随机数若小于该基因的则将该基
3、因复制繁殖到下一,。,代若大于则不复制虽然适应度高的基因可以有较大的繁殖机会但单纯复制无法搜索到特征串基因空间中新的点,故需由交叉和突变在群体中引入新的基因。再从个基因中以相,。,。同的概率选出两个基因它们的交叉概率尸由基因的适应度而改变即自适应地确定交叉是,。,否发生由被产生的一个。随机数是否小于来确定交叉的位置由从零到基因串长度之收稿一一〔日期上海工程技术大学学报第卷,。,,间的随机数确定即两个基因从该位置起互换内容交叉的后代不放回交配池如此重复产生。,,。个后代值越高引入群体的新基因越多但解的分裂将比对解的选择利用速度快再由。。,。,
4、各基因的适应度得出各自的突变率尸若产生的随机数小于尸就把该基因的每一位,。,改变一。突变率仅为恢复遗传物质的次要算子它能防止遗传算法向局部最优解过早,。。、、收敛但尸过大值将使算法成为无目的搜索算法反复迭代地重复繁殖交叉突变直到满足性能指标或达到规定的迭代代数为止。可见遗传算法是在参数的代码空间一般用二进制编码而不是在参数空间搜索算法是群体搜索而非单,,点搜索故隐含并行计算特征优化中只使用到适应度值在每一代中重复同、,,。、、「月样的复制交叉和突变操作搜索规则是随机的繁殖率交叉率突变率的自适应取值均体。,尸。、尸,。现适者生存的自然法则在同
5、代基因中适应值高的基因值较小而低的较大当群体将陷入局部最优解时,增大。、,当基因分散在解空间各处时则减小之。。。于是取尸和尸的自适应值里竺二·’。「互里“一“,‘“一”一二一。尸一一。。一「乒二嘿匕厂一厂式中尤,、犬为小于或等于。的正常数二为群体的最大适应值厂为群体的平均适应值尸为交叉配对基因中适值较大者为基因的适应值。多目标适应值函数策略遗传算法的优化过程利用的唯一信息就是适值函数。它直接影响算法的收敛速度及找到。,。〔〕最优解的可能性在多目标最优化间题中必须把各性能指标综合起来评价在研究生物的、,。知觉控制过程中可知整体信息的感知和估计
6、要领先于局部信息在控制过程中存在一种从。,,,整体到局部的决策层人脑的工作是先进行综合偏向于并行处理然后反推到局部相当于逻辑推理。对,多目标优化可加权考虑其基础是专家经验一习、。,、,。,。其中是优化目标总数例如对二个目标优化系统调节时间瓦簇超调量镇根,,。据专家经验知道对控制较难于是作一个三七开的决策一苗茸它·,·一月一瓦一仇址,毛,且,簇其中睿是极小的正数。这种决策基于实践经验,又可以继续在实践中调整。从目标函数向适值函数的映射符合了目标函数的优化方向对应适值函数的增大方向,且为非负的。各目标函数以量纲为的量融入。第期余静波等自适应控制
7、器设计自适应控制系统设计图中过程模,型为结构已知的时变模型其结构为,“。刃不一⋯十久一一才「⋯风一」,,,,,,,。式中为已知的正整数⋯氏和⋯纵为待辨识时变参数模型参数辨识算法的目标函数取为一‘’户一开始·什书拒互垂困国望斗开不孤么定义基因数值群体。参数输出数值预置控制器参考过程模确定目标函数指标,,。‘模型参数及其加权因子以辨识算法多目标自寻优算法基因群体初始化图在线自寻优控制器求适应值双预先确定设定值的在线辨识条件。当由控制量尺算得的为和测得的尤符合尤十繁殖一时,需进行模,型参数辨识直至达到小于,。交叉抽对子的目标为止这里用单目标优化的
8、遗传算法预置控算制器,和控制器完全一样其迭代形式的控制规律是交叉操作一一一。讯「一。一尸一〕,变异算首先根据模型参考离线地算出最优参数值,然后将控制器投入运行。对模型变异操作,参
