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基于改进粒子群算法优化的PID控制器在协同碰撞避免系统中的应用 Article

Xing-chen WU, Gui-he QIN, Ming-hui SUN, He YU, Qian-yi XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1385-1395 doi: 10.1631/FITEE.1601427

摘要：为解决将PID控制器引入协同碰撞避免（cooperative collision avoidance system，CCAS）的研究中存在的不能合理优化PID控制器，以及对车辆行驶稳定性、舒适性及燃油经济性研究不足的问题，本文提出使用改进的粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）优化PID控制器的方法，来实现CCAS对车辆更好的操控的目标。其次，本文使用改进的粒子群算法，依据获得的汽车动力学数据，对PID控制器进行了优化。最后，本文模拟了配备CCAS的车辆在其PID控制器经过优化前后，在低速（≤50 km/h）和高速(≥100 km/h)两种巡航状态下，进行减速行驶、减速转向工况的测试。结果表明，经过本文方法优化的PID控制器，不仅可使CCAS实现基本功能，还可实现车辆动态稳定性，行驶舒适性和燃油经济性的改善。

关键词：协同碰撞避免系统；改进的粒子群算法；PID控制器；行驶舒适性；燃油经济性

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基于频域的PID广义预测控制器的鲁棒性分析

王繁珍,陈增强,姚向峰,袁著祉

《中国工程科学》 2006年第8卷第10期页码 66-70

摘要：

推导了PID广义预测控制器(PID-GPC)的闭环反馈结构, 采用小增益定理获得了存在建模误差(MPM)情况下PID-GPC鲁棒稳定的一个充分条件。然后在频域内分析了PID-GPC控制器的参数选择对其鲁棒性的影响。

关键词：预测控制鲁棒性频域小增益定理 PID控制

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基于随机鲁棒性分析的吸气式高超声速飞行器线性二次调节器设计 Article

Lin CAO, Shuo TANG, Dong ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 882-897 doi: 10.1631/FITEE.1601363

摘要：吸气式高超声速飞行器（air-breathing hypersonic vehicle, AHV）的飞行动力学模型具有高度非线性与多变量耦合等特性，且受到内部不确定性与外部干扰的综合影响，因此需要具有强鲁棒性与高精度的控制器本文介绍了一种改进的基于随机鲁棒性分析的线性二次调节器（linear-quadratic regulator, LQR）设计方法，用于AHV的纵向飞行控制器设计。首先，应用输入输出反馈线性化技术设计LQR控制器。其次，基于系统参数的不确定性，将系统鲁棒性表征为满足稳定性与设计指标要求的概率，并构建系统鲁棒性与LQR参数之间的映射关系。为了实现系统鲁棒性最大化的目标，提出一种全新的混合粒子群优化算法对LQR的控制参数进行寻优计算。在优化迭代的过程中，使用切诺夫边界理论确定蒙特卡洛估计的随机样本量。最后，仿真结果表明该优化算法可以高效地获取满足设计要求的LQR控制参数最优解。

关键词：吸气式高超声速飞行器；随机鲁棒性分析；二次线性调节器；粒子群优化；改进混合粒子群算法

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使用基于多目标粒子群算法多层自适应模糊推理系统晶闸管控制串联电容器补偿技术的互联多源电力系统动态稳定性增强器 Article

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《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第3期页码 394-409 doi: 10.1631/FITEE.1500317

摘要：在互联有电力系统中，载荷条件变化引起的结线功率交流与频率动态振荡的抑制已成为自动发电控制（automatic generation control, AGC）的重要职责。为此，我们使用一种分层自适应神经模糊推理系统控制器－晶闸管可控串联补偿器（hierarchical adaptive neuro-fuzzy inference system controller-TCSC为实现这一目标，使用多目标优化技术有其必然性。由于多目标粒子群优化算法（Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）在解决非线性目标问题上具有较高性能，已被用于这一优化问题中。本文对所提出的HANFISC-TCSC效能进行了精确评估，并在两个不同的互联电力系统（即双区域水柴油热和三区域水热发电系统）中，将其与传统的MOPSO-TCSC算法进行了对比。

关键词：分层自适应神经模糊推理系统控制器；晶闸管控制串联电容器补偿技术；自动发电控制（AGC）；多目标粒子群优化算法；电力系统动态稳定性；相互联系的多源电力系统

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用于非线性混沌系统的基于分岔分数阶PID控制器设计方法 None

Karima RABAH, Samir LADACI, Mohamed LASHAB

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第2期页码 180-191 doi: 10.1631/FITEE.1601543

摘要：提出一个新的鲁棒分数阶比例-积分-微分（FOPID）控制器，以其中一个不稳定的固定点来稳定一个扰动非线性混沌系统。基于使用分岔图的比例-积分-微分行为，分析非线性混沌系统的稳定性。提取控制器参数的初始集，其后续可通过二次准则优化。积分和微分分数阶也被二次准则识别。在两个非线性系统（陈氏多涡卷混沌系统和Genesio-Tesi混沌系统）中应用数值模拟，结果表明分数阶比例-积分-微分控制器在稳定非稳定固定点过程中，甚至在随机扰动情况下，能够提供最好的闭环系统性能。

关键词：分数阶系统；分岔图；分数PID控制器；陈氏多涡卷混沌系统；Genesio-Tesi混沌系统

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粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

董前进,曹广晶,王先甲,戴会超,赵云发

《中国工程科学》 2010年第12卷第1期页码 81-85

摘要：

介绍了粒子群算法的标准算法及流程，探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题，指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究，并与其他算法技术相比较、结合，拓展其在水文科学领域的应用范围，为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。

关键词：水文科学粒子群优化算法优化调度经济运行

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基于队列智能方法的分数阶PIλDμ控制器设计 None

Pritesh SHAH, Sudhir AGASHE, Anand J. KULKARNI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第3期页码 437-445 doi: 10.1631/FITEE.1601495

摘要：近年来，队列智能方法逐步演变为一种基于人工智能的优化方法。本文首次采用队列智能方法对分数阶PID控制器的参数进行优化。验证了队列智能方法在分数阶PID控制器设计中的性能，并与其他方法如粒子群优化方法、遗传算法和改进的电磁算法等的性能进行比较。结果表明，与其它3种算法相比，队列智能方法在代价函数、计算时间和函数评估方面表现出更好性能。此外，队列智能方法对应的标准差表明，提出的方法在解决控制问题时具有鲁棒性。

关键词：队列智能；分数阶微积分；分数阶PID控制器；调节

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含高温储能系统的微电网经济运行研究

罗毅,张丽娟

《中国工程科学》 2015年第17卷第1期页码 74-80

摘要：

高温储能系统以其高效、环保、节能等优点而有着广泛的应用前景，含高温储能系统的微电网经济运行日益引起关注。文中对高温储能系统、风机、光伏电池、蓄电池、微型燃气轮机以及燃料电池组成的微电网进行分析研究，在分时电价以及微网并网运行的环境下，基于各电源功率特性，建立了高温储能系统模型及微网经济运行模型。运用改进免疫粒子群算法进行模型求解，现场应用验证了其有效性，结果表明文中方法可使微网动态运行整体达到最优，高温储能系统参与热负荷供应，可以节省成本，具有显著的经济效益。

关键词：高温储能系统；微电网；经济运行；优化调度；免疫粒子群算法

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基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化

丁雷,吴敏,佘锦华,段平

《中国工程科学》 2010年第12卷第2期页码 101-107

摘要：

针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点，提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。接着，通过改进的约束比较方法、粒子极值选取方法，以及利用不同的粒子群来分别优化相应的变量，提出了一种改进的多目标粒子群协同优化算法。最后，利用提出的多目标优化算法进行综合透气性、烧结终点的优化。仿真结果表明，所提出的多目标优化算法能较好地解决综合透气性、烧结终点的优化问题。

关键词：铅锌烧结过程综合透气性烧结终点多目标粒子群协同优化算法

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生物质原料的组分选择性拆分-功能经济性利用

陈洪章,邱卫华,王岚

《中国工程科学》 2014年第16卷第3期页码 27-36

摘要：

在充分认知生物质原料在化学成分、结构组成、酶解及发酵性能上的不均一性的基础上，提出“组分选择性拆分-功能经济性利用”的生物质炼制新途径，即最大限度保持生物质大分子原有结构、尽可能激活适于酶解组分的生物活性，同时实现中间产物最大价值化。基于生物质原料特性、转化过程和产品要求的关联，笔者创新性地构建了多条生物质炼制产业链，验证了生物质“组分选择性拆分-功能经济性利用”的生物质炼制工业技术体系的可行性、合理性和可靠性“组分选择性拆分-功能经济性利用”是突围生物质炼制生物燃料、生物材料和生物化学品的经济技术问题的必由之路。

关键词：生物炼制原料不均一性组分选择性拆分-功能经济性利用工业技术体系

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背包问题的混合粒子群优化算法

高尚,杨静宇

《中国工程科学》 2006年第8卷第11期页码 94-98

摘要：

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法，结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题，经过比较测试，6种混合粒子群算法的效果都比较好，特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法对于目前还没有好的解法的组合优化问题，很容易地修改此算法就可解决。

关键词：粒子群算法背包问题遗传算法变异

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粒子群优化算法综述

杨维,李歧强

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 87-94

摘要：

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现，可调参数少，已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等，并对其未来的研究提出了一些建议。

关键词：群体智能演化算法粒子群优化

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非线性系统高阶微分反馈控制

齐国元,陈增强,袁著祉

《中国工程科学》 2003年第5卷第8期页码 35-44

摘要：

提出了不依赖系统模型的高阶微分反馈控制思想，控制目标是系统输出及其微分和高阶微分逼近设定输入及其微分和高阶微分，极大地提高了对控制品质要求。基于这种思想设计了能高品质地提取量测信号的微分和高阶微分的高阶微分器（HOD, high order differentiator），该HOD参数少，容易调节，并给出其稳定性、收敛性和滤波特性的证明；另外，对带有未知扰动、模型未知的非线性SISO和MIMO系统分别设计了基于HOD的高阶微分反馈自适应控制器（HODFC, high order differentials feedback adaptivecontroller），给出了闭环系统稳定性和鲁棒性分析，并且实现了线性化解耦控制。

关键词：高阶微分器高阶微分反馈控制器稳定性鲁棒性解耦控制

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智能自主寻迹小车测控系统的研究与设计

王玲,张强,李雪梅

《中国工程科学》 2014年第16卷第3期页码 92-98

摘要：

智能小车的测控系统是小车设计中的关键技术之一，灵敏完备的测控系统可以有效提高智能小车运行的稳定性，介绍了智能自主寻迹小车测控系统的整体架构和软硬件设计过程。以飞思卡尔M9S12XS128微处理器作为小车的控制核心，采用红外光电传感器采集路径信息，微处理器根据路径信息和小车当前状态采用脉冲宽度调制（PWM）方式对驱动电机和舵机进行控制。优良的控制算法对智能小车寻迹的准确性和稳定性起着关键的作用，文中采用模糊比例-积分-微分（PID）控制策略对直流电机的转速进行控制，利用双P控制算法控制智能小车舵机的转向；测试结果表明，智能小车运行快速平稳