基于粒子群優化算法的時滯濾波器系統設計

夏芳莉 朱小龍/安徽工商職業學院

基于粒子群優化算法的時滯濾波器系統設計

夏芳莉 朱小龍/安徽工商職業學院

時滯濾波器能夠減少二階系統的振蕩。本文將粒子群優化算法運用到優化含時滯濾波器的二階閉環系統參數中并進行了仿真。通過仿真得出，用粒子群優化算法尋優的閉環系統有更好動態性能。

粒子群優化算法；時滯濾波器；閉環系統；參數優化

1.引言

時滯濾波器作為一種典型的濾波器，其應用范圍越來越廣泛。近年來，對時滯濾波器的研究主要集中時滯濾波器設計、時滯濾波器抑制和消除系統振動、時滯濾波系統的參數進行優化等方面。本文運用粒子群優化算法優化含有時滯濾波器的二階閉環系統，優化后系統有很好的動態性能。

2.帶有時滯濾波器的二階閉環系統模型

簡化的時滯濾波器模型為

假設二階系統為

根據（1）（2）得到負反饋系統的閉環傳遞函數為

e-t1s近似為

將式(4)代入式(3)中，得

由于

將式(6)代入式(5)中，得

3用粒子群優化算法進行優化設計

基本步驟：首先產生粒子群，其次將粒子賦于需要優化的參數，得到相應的性能指標，，如果滿足要求，則終止，否則更新粒子群，重新計算，直到滿足要求。在每次迭代過程中，粒子通過如下方程進行速度和位置的更新：

4仿真分析

設系統的輸入為單位階躍信號，子種群數s=50，N=200，學習因子c1=c2=2.5，慣性權重迭代80次后，控制器參數的粒子更新在的范圍內，得到優化參數J1=2.2500，J2=0.2500，t1=1.4125。系統的單位階躍響應曲線如圖1所示。

圖1 系統的單位階躍響應

從上圖的仿真結果知，粒子群優化算法尋優的系統的動態性能明顯好于遺傳算法。

[1]LiuKeping,ZengJianpeng,YangM in,etal.DesignofMultistageOptimalArbitraryT ime-delayF ilter[J].AppliedMechanicsandMaterials,2013,397:1510-1514.

[2]劉芬，楊繼生.不確定性柔性系統的魯棒EI時滯濾波器設計[J].計算機仿真，2012，29（10）：414-418.

[3]秦珍珍，李曉雷，董雅潔.一種基于時滯濾波器的動態補償方法[J].伺服控制,2014,(6)：53-56.

[4]李紅.時滯濾波系統參數優化研究[D].南京：南京信息工程大學，2012.

夏芳莉（1982-），女，講師，碩士，現從事智能算法等方向研究；朱小龍（1976-），男，副教授，博士，研究方向：管理工程。

本文系安徽省高等學校自然科學研究重點項目（項目號：KJ2015A450）；安徽省高等學校自然科學研究重點項目（項目號：KJ2015A366）；安徽省質量工程項目（項目號：2015ckjh142）資助。

安徽省高等學校自然科學研究重點項目（項目號：KJ2015A450）；安徽省高等學校自然科學研究重點項目（項目號：KJ2015A366）；安徽省質量工程項目（項目號：2015ckjh142）