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做座模糊控制规则的蚁群算法离线优化

发布时间:2021-10-08 22:33:51 阅读: 来源:燃气阀厂家

模糊控制规则的蚁群算法离线优化

采用蚁群算法对模糊规则表进行优化,有可能得到更合适的模糊规则用于转速控制。传动安稳为实现优化计算,需要确定算法中蚂蚁寻找的矩阵、目标函数及相关参量的数值。表1共有25条规则,规则结论部分可能出现的语言值有5个,所以寻找矩阵规模为25*5。算法中各个参数根据实际情况设定如下:蚂蚁个数m=1 0,信息素残留程度P=0.7,信息素总量Q=1 000,最大循环次数N=100。

1蚁群算法优化目标函数的确定

优化模糊规则的目的是改善转速控制效果,因而目标函数需要准确反映当前控制效果的好坏,并将其量化为可比较的数值。优化计算使得目标函数达到最小,就意味着当前的模糊规则表使控制效果达到了最优,优化过程就可以结束了。

目标函数是指引蚁群算法进行寻优运算的标准,其定义式应能够反映控制期望,准确衡量控制效磨损较大果的好与坏。为了较为伞而地衡量转速控制过程的综合性能

进行蚁群算法优化计算,得到转速阶跃响应机械强度高如图3曲线2所示,转速响应时间缩短,最终转速稳定在90 r/rain,但在初始阶段仍然出现了负转速值,且有较大超调。

2量化因子和比例因子的确定

量化因子和比例因子直接影响模糊控制器中的控制灵敏度与控制量作用强度。前述量化因子和比例因子数高份子聚合物具有所有已知材料中可变性范围最宽的力学性质值是根据各个变量的实际论域来确定的。优化计算表明,这样设定的数值使得规则表中的25条规则并未被全部利用,部分规则在控制过程中一直处于无效状态。为此,根据图3曲线2所示控制过程中用到的有效规则的分布状况,将量化因子和比例因子改为G,.=0.01、G=0.008、GM=0.35,再次用蚁群算法对模糊规则进行优化,所得规则如表2所示,转速阶跃响应如图3曲线3所示,对应的优化目标函数值稍小于曲线2情况。

3根据经验的控制规则调整及频率仿真初值确定

图3曲线3的阶跃响应过程存在较大超调。考察表2模糊规则,有些规则明显不符合实际控制经验,考虑进行人工修改。修改过程如下:确定阶跃响应曲线中与期望不符的区段,记录控制过程中与这些区段对应的有效模糊规则,修正其中与控制经验明显不符的规则,再次进行控制系统仿真计算。阶跃响应过程如图4曲线l所示。

前述所有转速阶跃响应仿真曲线的起始阶段都不是直线上升,存在负转速值。仿真计算中,采用超声波电动机动态zl一S模

糊模型。该模型计算的起始时刻,即T=1时刻,需要设定前3个时刻的频率初值。初值设置不当,会使得模型计算在起始阶段偏离实际情况。根据电机运行频率范围,在上述仿真中,这3个频率初值分别设为45.55kHz、45.4 kHz、45.3 kHz。在实际工况中,超声波电动机需要高频起动,因而起始时刻的频率值较高。实际控制经验表明,只要这个初始频率足够高,电机就可以正常起动。也就是说,上述频率初值可以适当降低。将3个频率初值修改为43.95 kHz、43.8kHz、43.7 kHz时,可以解决起始阶段所出现的问题,转速阶跃响应仿真结果如图4曲线2所示,对应的目标函数值明显减小。再次根据控制经验对规则进行人工修改。

上述设计了应用于超声波电动机转速控制的模糊控制器。在根据控制经验完成模糊控制的初步设计后,采用蚁群优化算法及超声波电动机的zl一S模糊动态模型,通过仿真对最初设计的模糊控制器进行优化,以得到更好的控制效果。

由于人的控制经验不易表述为优化算法中的约束条件,使得模糊控制器的优化设计过程带有一定的盲目性。因而,在优化过程中,需要不断根据控制经验对量化因子、比例因子、模型计算初值、模糊变量论域及优化所得模糊规则表进行修正,得到了较好的转速控制效果。将算法优化与基于控制经验的人工调整相结合,可以在一定程度上克服优化算法寻优过程的盲目性,加快设计过程。

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