TY - Jour A2 - Wei，Yan-Ling Au - Li，Nailu Au - Yang，Hua Au - Mu，Anle Py - 2019 DA - 2019/12/15 Ti - 改进灰色粒子群优化和新的Luus-Jaakola混合算法优化IMC-PID控制器用于各种机翼振动系统SP - 8283178 VL - 2019 AB - PID控制在翼振控制系统中起着重要作用。但是，如何有效优化不同类型的机翼振动系统的PID参数仍然是控制设计人员的开放问题。PID控制优化问题首先转换为基于内部模式控制的PID（IMC-PID）参数优化问题，用于复杂翼振动系统。为了解决这个问题，提出了一种新颖的优化技术，称为GNPSO，基于改进的灰色粒子群优化（GPSO）和新的Luus-jaakola算法（NLJ）的杂交。原始GPSO通过使用小群体大小/迭代号来修改，采用新的灰度分析规则和设计加速系数的新更新公式。Hybrid Gnpso有利于GPSO的全球探索，并强烈的当地搜索新的Luus-jaakola（NLJ），以避免对全球最佳的任意和低效搜索，防止陷阱在局部最佳状态下。多种翼振动系统，包括线性系统，非线性系统和多输入多输出系统被认为是验证所提出的方法的有效性。仿真结果表明，与现有的基于进化算法的调整方法相比，GNPSO优化方法获得了改进的振动控制性能，更强的振动控制性能，更强的鲁棒性和对所有系统案例的广泛适用性。通过统计分析还验证了通过GNPSO调整技术获得的增强的优化收敛和计算效率。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2019/8283178 DO - 10.1155/2019/8283178 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -