基于免疫网络粒子群混沌系统自抗扰优化控制策略

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1、基于免疫网络粒子群混沌系统自抗扰优化控制策略　　【摘要】基于免疫网络粒子群算法设计了一种新的自抗扰控制器模型，克服了困扰自抗扰控制器参数优化整定的难题，实验结果表明新自抗扰控制器具有寻优精度高、响应速度快和抗干扰能力强的特点。【关键词】自抗扰控制器免疫网络粒子群算法控制器优化1引言自抗扰控制器（ActiveDisturbanceRejectionController，简称ADRC）[1]继承了PID控制器的优点，其控制精度高、响应快、参数适应性广以及抗干扰性强，对外部扰动具有良好的鲁棒性，近年来在工业控制中得到了广泛应用。

2、8自抗扰控制器能否充分发挥其优越性的关键在于控制器参数能否得到最优配置。由于自抗扰控制器（ADRC）需整定的参数较多，其整定效果主要取决于整定者的技术水平和经验，而具整定时不可避免地会遇到局部极值问题，所以ADRC参数整定是目前ADRC研究的热点问题。对该问题的研究，文献[2]基于时间尺度优化的ADRC参数整定取得了一定的效果；文献[3]研究了基于人工神经网络的自抗扰控制器参数优化；文献[4]提出了基于自适应遗传算法的自抗扰控制器参数优化方法；文献[5]将自适应人工免疫算法应用于自抗扰控制器参数优化。但这些方法的时间开销较

3、大且容易陷入局部最优，如何获得一组较优的自抗扰控制器的参数，使控制系统具有更好的控制品质，仍是目前自抗扰控制技术研究的关键课题。本文将免疫网络粒子群算法（ImmuneNetworkParticleSwarmOptimization，INPSO）[6]与自抗扰控制理论相结合，设计了一种基于免疫网络粒子群算法的智能自抗扰控制器（INPSO-ADRC）。利用免疫网络粒子群算法的强优化能力，对自抗扰控制器的参数进行优化整定，并应用于非线性系统和混沌系统控制。2自抗扰控制器基本原理自抗扰控制器（ADRC）是针对一类非线性不确定系统提

4、出的一种非线性控制器，图1是自抗扰控制器结构图，ADRC主要由三部分所构成，分别是跟踪微分器（trackingdifferentiator，TD）、扩张状态观测器（extendedstateobserver，ESO）和非线性状态误差反馈律（non-linearstateserrorfeedback，NLSEF）。2.1跟踪微分器8跟踪微分器是一个动态环节，作为其对输入信号的响应，它输出x1（t）、x2（t）两个信号，其中x1（t）对输入信号进行跟踪，x2（t）是输入信号的导数，两路输出可以下式表示。上式中，T为信号采样步长

5、，r为跟踪速度参数，为滤波因子，非线性函数如下所示：上式中各参数变量关系如下：2.2扩张状态观测器（ESO）扩张状态观测器（ESO）是ADRC的核心。ESO采用非线性结构对系统的状态和被控对象的不确定性及外部扰动进行估计，可由下式表示。上式中，，，为输出误差校正增益可调参数，函数如下：2.3非线性状态误差反馈律（NLSEF）在NLSEF中，将传统PID中的“线性和”以“非线性组合”的方式进行替代，从而得到类非线性PID，以此提高系统的控制质量，数学表达如下。其中，β1，β2，为可调参数。自抗扰控制器只需要被控对象的输入，输

6、出和控制器的目标值，不依靠受控对象的精确模型。因此这种控制方案在工程实践中容易得到实现。由以上可知，对自抗扰控制器的参数，除了需要调试外，其它的控制器参数都可以设置成固定参数。本文中采用了免疫网络粒子群算法对以上参数进行在线实时优化。3基于INPSO算法的ADRC优化设计3.1目标函数的选择与控制系统结构图8优化目的就是要要获得ADRC控制器最优控制性能，以获得满意的控制效果。为了获取满意的过渡过程动态特性，前文已经提到利用时间偏差绝对值乘积指标来评价控制性能优劣，为了防止控制量过大，在目标函数中加入控制输入的项以考虑控制

7、能量。因此最优指标的选取不仅考虑系统的快速性、稳定性及准确性，同时也考虑控制能量问题，其形式为：e（t）为系统误差，u（t）为控制量，w1，w2为权重，适应度函数J（p）值越少，表明相应粒子p越靠近全局最优解.评价函数随着算法的运行逐步减少。自抗扰控制系统结构图如下图所示。3.2INPSO-ADRC算法流程INPSO-ADRC算法的基本流程如下：（1）自抗扰控制器中等参数初始化，同时初始化其它相关参数。（2）评价各粒子的初始适应度值，并保存相应粒子初始最优位置以及初始最优适应度值。While（不满足退出条件）do//退出条

8、件为设定的截止代数。（3）对所有粒子的速度和位置进行更新，并计算各粒子的适应度值，如果各粒子适应度值优于相应粒子历史最优适应度值，则相应粒子的更新。8（4）将所有粒子按适应度排序，对中间个粒子进行柯西免疫网络操作，并重新初始化最后个粒子，如果各粒子适应度值优于相应粒子历史最优适应度值，则相应粒子的更新。