基于免疫粒子群的自抗擾優化控制策略研究及其應用.pdf

1、粒子群優化算法是一種模擬自然界生物活動以及群體智能的隨機搜索算法，由于其結構簡單、尋優速度快，現已廣泛應用于科學和工程領域。大量的研究結果表明，粒子群算法在求解連續空間和離散空間問題時均表現出較好的全局搜索能力。但是，在實際應用過程中，人們也發現粒子群算法存在一些隨機搜索算法比較普遍的缺點，如易出現早熟收斂、進化后期收斂速度慢等。本文提出了一種高效的免疫粒子群算法模型;最后將免疫粒子群算法與現代自抗擾控制理論相結合提出基于免疫粒子群的混

2、沌系統自抗擾優化控制方法和基于免疫粒子群的并聯有源電力濾波器自抗擾優化控制方法。主要研究工作包括以下幾個方面:
　　 1.針對粒子群算法的缺點，本文提出了一種新的優化算法——免疫網絡粒子群算法。該算法是在粒子群算法的基礎上，引入了人工免疫系統中的克隆選擇機制和免疫網絡思想。經典的測試函數結果表明，改進后的算法明顯提高了粒子群體的多樣性和算法的求解精度，避免了粒子群算法易出現早熟收斂和進化后期收斂速度慢等缺點。
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3、非線性混沌系統行為軌跡復雜，運動軌跡難以預測，自抗擾控制器(ADRC)是一種不依賴于精確模型的非線性魯棒控制方法，但控制器參數難以確定。利用免疫粒子群算法的強全局搜索能力及快速實時性，對自抗擾控制器參數進行優化，應用于混沌系統控制，構建一種基于免疫粒子群算法的混沌系統自抗擾優化控制器;并成功應用于混沌系統控制，取得較好的控制效果。
　　 3.并聯電力有源濾波器是一種非線性、多變量、強耦合的系統，對其建立精確的數學模型比較困難，自