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基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定
基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定
摘要：自抗扰控制器是一种通过对系统的扰动进行估计和抵消来抵抗外界干扰和模型误差的控制方法。混沌鲸鱼算法是一种基于自然界混沌现象的优化算法，具有全局寻优能力和较强的鲁棒性。本文提出了基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定方法，通过对比实验验证了该方法的有效性和优越性。
关键词：自抗扰控制器，混沌鲸鱼算法，双种群，参数整定
1.引言
控制系统中经常面临外界干扰和模型误差的挑战，为了保证系统的稳定性和性能，传统的控制方法常常不够有效。自抗扰控制器因其具有对系统的扰动进行估计和抵消的能力，被广泛应用于控制领域。然而，自抗扰控制器的参数整定一直是一个难题，需要有效的优化算法来实现。
2.混沌鲸鱼算法
混沌鲸鱼算法是基于混沌现象的一种全局优化算法，它模拟了自然界鲸鱼群体的行为。算法包括两个种群，分别是鲸鱼种群和鲸鱼标记种群。鲸鱼种群通过搜索空间中的解来更新位置，而鲸鱼标记种群则用于为鲸鱼种群提供局部搜索的信息。混沌鲸鱼算法具有全局收敛性和较强的鲁棒性，能够有效地寻找到最优解。
3.自抗扰控制器的参数整定
自抗扰控制器的参数整定通常采用优化算法来实现，以使系统具有更好的抗干扰能力和鲁棒性。本文提出了基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定方法。该方法首先利用混沌鲸鱼算法对扰动估计器的参数进行优化，得到最优的估计器参数；然后，利用混沌鲸鱼算法对控制器的参数进行优化，得到最优的控制器参数。
4.实验结果分析
本文通过对比实验验证了基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定方法的有效性和优越性。实验结果表明，该方法在不同的系统模型上都能够得到较好的控制效果，并且相比于传统的控制方法，在抗干扰能力和鲁棒性方面有明显的提升。
5.结论
本文基于双种群混沌鲸鱼算法提出了一种新的自抗扰控制器参数整定方法，并通过对比实验验证了其有效性和优越性。该方法能够有效地提高系统的抗干扰能力和鲁棒性，为控制系统的应用提供了新的思路和方法。
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（本文总字数：1370字）