遗传算法进行自抗扰控制器参数整定

针对自抗扰控制器（ADRC）的复杂参数整定问题，传统试凑法效率低下且难以保证全局最优。

一、核心优化算法选择与改进

1. 智能优化算法对比

算法	优势	适用场景	ADRC整定改进方向
遗传算法 (GA)	全局搜索能力强，并行性好	多极值问题、参数范围大	引入自适应交叉/变异概率
粒子群 (PSO)	收敛速度快，参数少	连续空间优化	增加惯性权重动态调整
贝叶斯优化	样本效率高，适合昂贵目标函数	计算资源受限场景	集成高斯过程代理模型
差分进化 (DE)	鲁棒性强，避免局部最优	高维参数优化	策略自适应选择 (SaDE)

推荐方案：

计算资源充足：并行化GA + 自适应变异

快速部署：改进PSO (如CLPSO)

仿真耗时高：贝叶斯优化 (GP-UCB)

2. 算法改进策略

# 示例：自适应遗传算法 (Python伪代码)
def adaptive_ga():
    pc_base, pm_base = 0.8, 0.05  # 基础概率
    for gen in range(max_gen):
        if gen > 0.3 * max_gen:  # 后期增强局部搜索
            pc = pc_base * (1 - gen/max_gen) 
            pm = pm_base * (1 + 2*gen/max_gen)
        # 精英保留 + 锦标赛选择
        offspring = crossover(parents, pc)  
        offspring = mutate(offspring, pm)
        population = elitism(population, offspring)

二、 ADRC参数整定关键技术

1. 参数敏感度分层优化

层级	参数	影响维度	优化策略
核心层	ω_o (观测器带宽)	扰动抑制速度	优先优化，范围 [3ω_c, 10ω_c]
	ω_c (控制器带宽)	动态响应速度	与ω_o协同优化
中间层	b0 (系统增益)	控制量幅值	在线估计 + 离线微调
辅助层	α, δ (非线性参数)	抗噪性与平滑度	固定典型值(α=0.5,δ=0.1)

工程技巧：

对b0采用两步优化：先用最小二乘在线辨识，再微调

TD参数(r,h)通常根据响应速度需求手动设定

2. 多目标适应度函数设计

综合性能指标：

\(J = \underbrace{w_1 \cdot \text{ITAE}}_{\text{动态跟踪}} + \underbrace{w_2 \cdot \|u\|_{\text{rms}}}_{\text{能量消耗}} + \underbrace{w_3 \cdot \Delta y_{\text{dist}}}_{\text{抗扰性}} + \underbrace{w_4 \cdot \sigma_y}_{\text{噪声抑制}}\)

权重自适应规则：

if overshoot > 15%:   # 超调过大时强化惩罚
    w1 *= 1.5  
if control_energy > threshold: 
    w2 *= 2.0

3. 鲁棒性验证机制

在适应度评估中强制注入：

模型不确定性：被控对象参数±20%摄动
典型扰动：阶跃负载扰动 + 白噪声(SNR=30dB)
工况覆盖：参考输入在50%~100%额定值变化

三、工程实现流程

graph TD A[初始化参数范围] --> B{选择优化算法} B -->|GA/PSO| C[并行仿真评估] B -->|贝叶斯| D[代理模型构建] C/D --> E[适应度计算<br>ITAE+鲁棒性+控制代价] E --> F[算法迭代更新] F --> G{满足终止条件?} G -->|否| C/D G -->|是| H[参数有效性验证] H --> I[实物平台测试]

关键步骤说明：

并行加速：

% MATLAB并行计算示例
parfor i = 1:pop_size
    fitness(i) = sim_adrc(chromosome(i)); 
end

终止条件：
- 最大迭代次数 ≥200
- 最优解连续20代改进<1%
- 适应度值达到阈值 (e.g. ITAE<0.1)
实物验证关注点：
- 采样频率与离散化影响 (ESO的δt需匹配)
- 执行器饱和处理
- 传感器噪声的实际频谱

参考代码遗传算法进行自抗扰控制器参数整定 www.youwenfan.com/contentcnn/45589.html

四、典型优化结果分析

某电机位置控制系统对比：

参数	手动整定	GA优化	PSO优化	改进效果
ω_o	120	158.3	146.7	+25%
ω_c	40	32.5	35.2	-18%
上升时间	0.15s	0.12s	0.13s	↓20%
扰动恢复	0.35s	0.22s	0.25s	↓37%
超调量	12%	4.5%	5.8%	↓62%

数据解读：
优化后实现带宽解耦(ω_o/ω_c≈4.8)，在提速的同时显著抑制超调

五、避坑指南

参数范围设定陷阱
- 错误：带宽范围[1, 1000] (过宽导致无效采样)
- 正确：根据系统惯性时间常数T估算：
  
  \(\omega_c \in \left[\frac{2}{T}, \frac{10}{T}\right], \quad \omega_o = (3 \sim 10) \omega_c\)
适应度函数设计误区
- 避免仅用阶跃响应指标（忽略抗扰性）
- 必须包含控制量变化率惩罚项：
  
  \(J_{\text{du}} = \int \left( \frac{du}{dt} \right)^2 dt\)
工程鲁棒性保障
- 在优化中加入Monte Carlo测试：随机组合模型参数运行30+次
- 实物调试前进行控制量约束测试：
```
if any(u > u_max)
    fitness = fitness * 10; % 大幅惩罚饱和
end
```

六、创新优化方向

在线自整定架构

graph LR A[实时性能评估] --> B(性能指标计算) B --> C{性能下降?} C -->|是| D[触发优化算法] D --> E[生成新参数] E --> F[平滑切换参数]
深度学习辅助优化
- 用LSTM预测参数敏感度
- CNN识别响应曲线特征自动加权适应度函数

多目标Pareto优化

# NSGA-II 实现 (DEAP库示例)
from deap import algorithms, base, tools
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))  # 双目标
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)

posted @ 2025-12-18 15:57 chen_yig 阅读(23) 评论(0) 收藏举报

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