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基于反馈学习粒子群算法的极值搜索控制
被引量：
2
1
作者
董方
谢磊
张建明
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期1962-1966,共5页
将基于反馈学习的粒子群(Feedback Learning Particle Swarm Optimization,FLPSO)算法引入极值搜索控制中,并且应用经典跟踪参考信号的方法,进一步改善极值搜索控制的性能.仿真结果显示,算法使系统控制输出平稳,并且系统性能输出快速渐...
将基于反馈学习的粒子群(Feedback Learning Particle Swarm Optimization,FLPSO)算法引入极值搜索控制中,并且应用经典跟踪参考信号的方法,进一步改善极值搜索控制的性能.仿真结果显示,算法使系统控制输出平稳,并且系统性能输出快速渐进收敛到最优值,改善了基于格拉姆矩阵设计的极值搜索控制算法中存在的输出震荡问题.
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关键词
粒子群优化
极值搜索控制
性能输出震荡
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职称材料
题名
基于反馈学习粒子群算法的极值搜索控制
被引量：
2
1
作者
董方
谢磊
张建明
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期1962-1966,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60974100
61134007
60904039)
文摘
将基于反馈学习的粒子群(Feedback Learning Particle Swarm Optimization,FLPSO)算法引入极值搜索控制中,并且应用经典跟踪参考信号的方法,进一步改善极值搜索控制的性能.仿真结果显示,算法使系统控制输出平稳,并且系统性能输出快速渐进收敛到最优值,改善了基于格拉姆矩阵设计的极值搜索控制算法中存在的输出震荡问题.
关键词
粒子群优化
极值搜索控制
性能输出震荡
Keywords
particle swarm optimization（PSO）
extremum seeking control
performance output oscillation
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于反馈学习粒子群算法的极值搜索控制
董方
谢磊
张建明
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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