无模型自适应算法是一种利用数据驱动的方法, 它无需系统的精确模型, 且计算量小, 易于实现。目前已有的无模型自适应控制算法在选取惩罚因子时大多采用试凑或固定常数, 往往难以获得满意的控制性能。针对这个问题, 提出一种对控制律与伪偏导数的惩罚因子在线寻优的方法。利用最速下降法的迭代优化思想, 对惩罚因子进行寻优, 收敛速度明显提升, 并取得更好的系统性能指标参数, 达到系统最优性能, 在此基础上进行了闭环系统稳定性的严格证明。最后, 通过Matlab仿真验证了该方法与现有无模型自适应控制方法相比具有更好的控制品质, 且抗扰性更强。
无模型自适应控制 数据驱动 惩罚因子 在线寻优 model-free adaptivr control data driver penalty factor online optimization
1 辽宁师范大学物理与电子技术学院, 大连 116029
2 昌图县第四高级中学, 铁岭 112000
采用数值仿真的方法研究了增益系数对环形腔激光器输出特性的影响。首先给出了考虑横向效应后环形腔激光器模型的光强方程。进一步通过模拟仿真Lyapunov指数随增益系数的演化确定了激光系统的动力学行为, 并展示了考虑到光场的横向效应后环形腔激光器激光斑图的形成。最后, 通过模拟不同增益系数下的激光斑图来说明增益系数对环形腔激光器输出特性的影响。
增益系数 激光斑图 数值仿真 环形腔激光器 gain coefficient laser pattern numerical simulation ring cavity laser
无模型自适应算法是一种利用数据驱动的方法, 它无需系统的精确模型, 且计算量小, 易于实现。目前已有的无模型自适应控制算法在选取惩罚因子时大多采用试凑或固定常数, 往往难以获得满意的控制性能。针对这个问题, 提出一种对控制律与伪偏导数的惩罚因子在线寻优的方法。利用最速下降法的迭代优化思想, 对惩罚因子进行寻优, 收敛速度明显提升, 并取得更好的系统性能指标参数, 达到系统最优性能, 在此基础上进行了闭环系统稳定性的严格证明。最后, 通过Matlab仿真验证了该方法与现有无模型自适应控制方法相比具有更好的控制品质, 且抗扰性更强。
无模型自适应控制 数据驱动 惩罚因子 在线寻优 model-free adaptive control data driver penalty factor online optimization
国防科学技术大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
提出一种改进的参数优化局部一维时域有限差分(LOD-FDTD)方法, 该方法将时间步长等分成3步, 沿坐标方向加上色散控制因子, 以降低数值色散误差。本文首先证明改进方法的稳定性, 并分析其数值色散误差。结果表明改进方法的数值色散误差小于传统的LOD-FDTD方法。
局部一维时域有限差分 色散控制因子 稳定性 数值色散 CFL条件数 Locally One-Dimensional Finite-Difference Time-Dom dispersion controls parameters stability numerical dispersion Courant Friedrich Lewy(CFL) limit 太赫兹科学与电子信息学报
2017, 15(4): 652
针对四旋翼飞行系统的多变量、强耦合和带约束等复杂特性,提出了基于显式模型预测的控制方法。首先根据四旋翼飞行系统的动力学特点,建立了九状态空间模型,并解耦成2个子系统。然后,采用多参数二次规划法,离线计算了四旋翼飞行系统的显式最优控制律,在线查找当前状态对应的控制量。数值仿真和实验结果表明,该方法在满足约束条件同时,调节时间较短,超调量较小且具有一定的抗扰动能力,成功实现了四旋翼飞行器的姿态稳定控制。
四旋翼飞行系统 显式模型预测控制 状态空间模型 多参数二次规划 quad-rotor flight system explicit model predictive control state space model multi-parameter quadratic programming
