基于粒子群优化设计算法的输出跟踪控制.pdf

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1、自动化技术与应用》2016年第35卷第1期控制理论与应用ControlTheoryandApplications基于粒子群优化设计算法的输出跟踪控制杨艳萍，张大伟(山西大学数学科学学院，山西太原030006)摘要：研究了线性系统的基于观测器的输出跟踪控制问题。本文的输出跟踪控制的目标是设计一个基于观测器的跟踪控制器使得线性系统的输出尽可能地跟踪参考模型的输出。应用粒子群优化技术和线性矩阵不等式技术，提出了一个跟踪控制设计算法来同时获得最小的H跟踪性能，以及相应的控制器增益和观测器增益。现有的输出跟踪控制设计方法中，Lyapun

2、ov矩阵变量通常选为对角块形式来建立基于线性矩阵不等式的设计结论不同于这些方法，本文所提的设计算法去掉了Lyapunov矩阵变量的对角块约束，可以有效地降低设计的保守性。通过仿真实验说明所提算法的有效性和优越性。关键词：输出跟踪控制；粒子群优化算法；观测器；H控制中图分类号：TP24文献标识码：A文章编号：1003—7241(2016)01—0008—07DesignofModelReferenceTrackingControllerBasedOnParticleSwarmOptimizationAlgorithmYANGYa

3、n-ping，ZHANGDa-wei(SchoolofMathematicalSciences，ShanxiUniversity,Taiyuan030006China)Abstract：Theproblemofobserver-basedoutputtrackingcontrolforalinearsystemisstudied．Theobjectofoutputtrackingcontrolinthispaperistodesignanobserver-basedtrackingcontrollersuchthattheou

4、tputofthelinearsystemCanfollowtheoutputofareferencemodelascloseaspossible．Applyingparticleswarmoptimizationtechniqueandlinearmatrixinequalitytechnique，atrackingcontroldesignalgorithmispresentedtoobtaintheminimumHootrackingperformance，andthecorrespondingcontrolgainsa

5、ndobservergainssimultaneously．Intheexistingoutputtrackingcontroldesignmethods，LyapunovmatrixvariablesareusuallychosentobediagonaledtoestablishsomeLMI-baseddesignresults．Unlikethesemethods，thediagonalconstraintonLyapunovmatrixvariablesisremovedintheproposeddesignalgo

6、rithm，itcanreducetheconservatismefectively．Anumericalexampleisprovidedtoshowthevalidityandsuperiorityoftheproposedalgorithm．Keywords：outputtrackingcontrol；particleswarmoptimizationalgorithm；observer；Hcontrol输出跟踪控制的目标是设计一个控制器使得被控对1引言作为一个经典的控制问题，输出跟踪控制一直以来象的输出能够尽可能地跟踪

7、一个预先指定的参考信号或广受关注。近年来，输出跟踪控制理论也在实际工业中者一个参考模型的输出uH。根据系统的状态是否可完得到了广泛的应用。例如，飞行器和卫星的姿态调整来全量测，所设计的跟踪控制器可选取为状态反馈控制器跟踪给定的轨线，移动机器人完成指定任务的轨迹跟踪，和输出反馈控制器。关于输出跟踪控制的研究已经取得无人驾驶车辆的路径跟踪，机械系统跟踪理想的参考信了很大的进展，其中研究输出跟踪控制的方法有自适应号等。这些应用背景激励了输出跟踪控制理论的研究。控制方法，变结构控制方法，线性二次最优控制方法和H输出跟踪控制方法H等。这

8、些方法已经被成功用于设计工程应用中的许多系统的跟踪控制器。例收稿日期：2015-05-18控制理论与应用《自动化技术与应用2016年第35卷第l期ControlTheoryandApplications如，H输出跟踪控制方法已经应用于工业系统，机械控制设计算法，可以同时搜索最