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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开一种具有多次变频周期扰动补偿能力的APDOB的自动设计系统，涉及群体智能算法与自动控制领域，解决现有APDOB的参数设计只能应对单一扰动变化限制了其在复杂场景下的应用的问题；本发明包括具有补偿能力的自适应周期扰动观测器APDOB，其包括6个设计参数即低通滤波器截止频率ga,带通滤波器设计频率gb,陷波参数r,多比率k,遗忘因子λ,正则化参数δ；模糊逻辑系统用于对APDOB的6个设计参数在线调参；优化系统用于对模糊逻辑系统中的参数进行搜索优化，所述优化系统采用算法OPSaDE；本发明将基于OPSaDE算法优化得到的模糊逻辑系统部署在APDOB中得到的最优化模糊APDOB系统相比传统的APDOB，可以有效补偿基波频率多次变频率的周期扰动，因此可以广泛应用于复杂场景任务中。

主权项：1.一种具有多次变频周期扰动补偿能力的APDOB的自动设计系统，其特征在于，包括自适应周期扰动观测器APDOB、模糊逻辑系统和优化系统，所述自适应周期扰动观测器APDOB为具有补偿能力的控制方法，可有效检测名义模型与实际建模之间的误差，其设计参数包括低通滤波器截止频率ga，带通滤波器设计频率gb，陷波参数r，多比率κ，遗忘因子λ，正则化参数δ；所述模糊逻辑系统用于对APD0B的设计参数在线调参；所述优化系统用于采用进化算法找到最优参数以构成最优化模糊逻辑系统，从而赋予APDOB对于具有多次变频的周期扰动的补偿能力；所述进化算法为OPSaDE算法，具体包括匹配算子、变异算子、交叉算子、选择算子及参数更新算子，其中：选择算子采用贪心选择算法；匹配算子基于线性插值原理实现对数据个数的增减，将不同的个体匹配成与目标对象x一样的数据尺寸；交叉算子通过对变异后的种群ιg执行交叉处理，从而得到新的临时种群生成参数集合具体操作如下： 其中，为自适应交叉率；对于和的生成与相同，但是在执行交叉算子前也需要首先进行匹配算子的操作以与目标对象的数据尺寸对齐；参数更新算子对自适应变异缩放因子与自适应交叉率的更新算法如下所示： 其中，rand·和randc·分别为正太分布与柯西分布的随机函数；和为第g代的均值，其初始值均为且按照如下更新策略进行计算： 其中，Jc∈[0，1]被定义为正数常量，和分别表示为在第g代种群的选择操作中被成功保留下来的个体所对应的和meanA·表示为一般均值计算，meanL·表示为Lehmer均值，由下式计算得到： 算子选择概率p1和p2的更新仅在学习次数达到学习周期NL时进行： p2＝1-p1其中，和分别表示为采用了变异策略1后留存和淘汰的个体数量，和分别表示为采用了变异策略2后留存和淘汰的个体数量；所述变异算子通过变异操作可以得到变异个体具体采用了基于文化基因架构的混合变异策略，其中包括两种策略：策略1-DErand1：首先对变异个体ιi,g中的参数集合进行计算： 其中，{r1，r2，r3}为从当前种群随机选择的三个个体编号，表示为自适应变异缩放因子；对于变异个体ιi,g中的参数集合，其计算公式如下： 其中，表示为取整函数，用于将计算后的浮点结果转换为整数以对应模糊规则中的语义；表示为匹配算子，用于将输入的数据矩阵尺寸通过线性插值方式与目标对象l的对应数据的尺寸转换为一样；策略2-DEcurrent-to-pbest1：首先根据下式得到 对于变异个体ιi,g中的参数集合，其计算公式如下： 其中，是从当前适应度最低的前个个体中随机选择出来的个体；为第g代的混合种群，表示为外部档案变量，用于记录在选择操作中被淘汰的个体信息，可记录的个体数量最多为NP个，超出时则会对当前档案中的个体进行随机丢弃；所述OPSaDE算法的适应度函数设计包括：通过累计采样误差与超调量值作为适应度函数的评价因子，对于第g代的第i个个体的适应度值的计算方式如下所示： 其中，αF为权重因子，表示为变频次数，是第k次采样的基波频率误差，为第c次变频后产生的最大超调量。

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