● 摘要
混沌运动是存在于非线性系统中的一种较为普遍的现象，它具有遍历性、随机性、规律性等特点，能在一定范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态。这些特点也使得混沌运动能被用来进行优化搜索且能避免陷入局部极小，具有全局性优点。在控制领域中，许多控制器参数的设计可包括在优化的框架内。无论经典的PID控制，还是模糊自适应PID控制、智能控制的神经网络控制等，从本质上讲，都是结构或参数的优化控制。如何将混沌动力学引入到控制领域中实现优化设计，这是一个新的思路，是富有挑战性的课题。本论文主要研究将混沌优化方法引入PID控制器的参数整定、模糊自适应PID控制初始值的选定、神经网络控制系统参数的优化设计，作了创新性研究工作。本论文主要从以下几个方面进行研究工作：简要介绍了混沌的发展史、混沌的几种定义和基本概念，分析和讨论了Logistic映射的Lyapunov指数特征。对Logistic映射产生的混沌序列的遍历性、统计特性进行了定量的分析，为混沌全局优化提供了理论依据。提出一种基于混合优化算法的PID控制器参数整定方法。针对传递函数不同的PID控制系统进行大量的仿真研究，并与其他参数整定方法进行比较，验证了优化算法的优越性。提出了一种基于混沌变量的模糊PID控制优化算法设计。然后运用模糊自适应方法，根据自适应模糊PID控制器的控制规则，以混沌寻优结果为初值在线地调节PID参数。采用混沌优化方法对神经网络权参数进行优化搜索，解决了其它方法易存在局部极小问题，实现了神经网络参数的全局优化搜索。