针对无模型自适应控制算法目前存在的参数整定和优化困难问题,提出一种改进的粒子群优化算法来优化控制器参数.该算法通过引入基于逻辑斯谛映射产生的混沌算子,并采用线性减小策略调整惯性权重和加速因子,实现对无模型自适应控制参数η、μ、ρ和λ的自动寻优.以典型非线性系统为控制对象进行了仿真.结果 表明,改进的粒子群优化算法具有更好的寻优速度和精度;采用优化参数进行控制后,超调量大幅减小,期望输出阶跃变化或系统模型改变时出现的振荡现象被有效克服,使系统具有更强的抗干扰性和自适应性.
粒子群优化 无模型自适应控制 寻优 逻辑斯谛映射