摘要: 一个控制系统的Smith预估补偿器参数如果选取不精确可能会导致控制器失效,针对这一问题,提出一种在线混沌优化Smith预估补偿器参数的方法.首先通过混沌映射对被控对象的阶跃响应曲线进行数学辨识得到其传递函数,然后依据辨识出的数学模型进行离线PID参数优化.当模型变化时,控制器可以自适应调节参数.此方法具有被控对象自动识别、系统针对性强、可以在线滚动优化等优点.分别以低阶和高阶数学模型为被控对象进行仿真,仿真结果表明,控制器具有较强的跟踪能力和鲁棒性.
中图分类号:
李青芮, 李平, 张鹏. 混沌优化Smith预估补偿器[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2015, 36(8): 1093-1096.
LI Qing-rui, LI Ping, ZHANG Peng. Chaotic Optimization of Smith Predictor[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2015, 36(8): 1093-1096.