基于多目标粒子群优化的不确定非线性 MIMO 系统 L1 自适应控制器模糊反馈滤波器最优整定
最优化与控制
2018-06-07 v5
摘要
本文提出了一种针对多输入多输出（MIMO）系统自适应控制器 L1 反馈滤波器的高效整定方法。该反馈滤波器提供的性能需要在快速闭环动态、鲁棒性裕度和控制信号范围之间进行权衡。因此，滤波器参数的适当整定对于实现最优性能至关重要。对于 MIMO 系统，参数整定具有挑战性，需要多目标性能指标以避免不稳定。本文提出了一种基于模糊的 L1 反馈滤波器设计，并利用多目标粒子群优化（MOPSO）进行整定，以消除这些瓶颈。MOPSO 保证了模糊隶属度函数的适当选择。所提出的方法在双转子 MIMO 系统上得到了验证，仿真结果证明了该方法在保持系统可镇定性的同时具有有效性。
引用
@article{arxiv.1710.05423,
title = {Optimal Tuning of Fuzzy Feedback filter for L1 Adaptive Controller Using Multi-Objective Particle Swarm Optimization for Uncertain Nonlinear MIMO Systems},
author = {Hashim A. Hashim and Sami El-Ferik and Babajide O. Ayinde and Mohamed A. Abido},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.05423},
year = {2018}
}
备注
keywords Fuzzy logic control, multi-objective particle swarm optimization, estimate, L1 Adaptive control, fuzzy-L1 adaptive controller, Filter tuning, Fuzzy membership function tuning, pareto optimal front, optimal tuning, twin rotor MIMO system, Fuzzy membership function optimization, Robustness, Adaptation, multi-input multi-output, single-input single-output, PSO, FLC, MO-PSO