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为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性. 相似文献
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针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题,设计了一种高增益神经网络自适应观测器.在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF, Radial Basis Function)网络自适应项,对建模误差和外界干扰进行在线估计.将高增益观测器与基于动态面的反步控制相结合,提出了一种神经网络自适应反步控制方法.引入一阶滤波器,避免了传统反步控制中的"计算膨胀"问题.基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,不受建模误差和外界干扰的影响,所设计的观测器具有良好的收敛性,控制系统具有较高的鲁棒性. 相似文献
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为了确保变体飞机在变体过程中的飞行稳定性,提出了一种并行修正控制器设计方案.采用backstepping方法进行标称控制器设计,提供基本的飞行稳定性和跟踪性能.使用雅可比线性化方法对变体飞机非线性方程进行线性化得到线性化模型,采用基于指令滤波器的滚动时域优化(RHO,Receding Horizon Optimal)方法进行修正控制器设计.在有限时域区间内实时解算修正控制量,对标称控制器进行补偿.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,基本不受变体过程的影响,飞行控制系统满足实时性和鲁棒性的要求. 相似文献