基于SA-PSO算法的潜器S面控制
作者:
刘胜
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任冬
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李冰
关键词:
潜器
S面控制
SA-PSO算法
智能优化
摘要：
潜器是一个多变量、高度非线性系统，对于这种特殊的控制对象，S面控制是一种简单实用的控制方法，但由于其不具备自学习能力，所以控制器参数需要人工调整。粒子群（PSO）算法可以用来处理S面控制器参数整定的问题，但PSO算法目前还存在着早熟收敛、易陷入局部极值等不足。针对此问题，引入模拟退火（SA）算法对PSO算法进行优化，提出模拟退火粒子群优化（SA-PSO）算法，此方法不仅实现了s面控制器参数的自调整，还提高了S面控制器参数整定的优化能力。最后，通过潜器的运动控制仿真试验，证实了该方法的可行性和优越性
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