全维状态观测器的演化设计

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用

2017，53（5）1引言在控制系统中，并不是所有的状态变量在物理上都可测或者说不易测得，这使得不可能来实际获得系统的全部状态变量，从而使状态反馈的物理实现成为不可能。状态反馈在性能上的不可替代性和在物理上的不能实现性形成了尖锐的矛盾。状态重构问题正是在这种背景下提出的一个同时具有理论意义和应用价值的研究课题[1-4]。文献[5]通过实例介绍了一种用MATLAB 设计状态观测器的方法，并且用SIMULINK 对设计的状态观测器进行数字仿真。但是其前提是需要提供极点配置信息。文献[6]讨论了一类离散时滞控制系统函数观测器的新型设计方法。主要通过给出Sylvester （西尔维斯特）方程的解，通过给出的系统渐进稳定性判据，得到函数观测器改进的设计方法。但是该方法对于较为复杂

的离散时滞广义系统却不一定实用。

文献[7]设计的分数阶状态观测器解决了分数阶受控系统的状态重构问题，为那些状态变量不能直接观测到的分数阶系统实现状态反馈创造了条件。文献[8]讨论了奇异系统的新型观测器问题，提出了利用系统新的受限等价变换和利用动态补偿器两种方法来设计观测器。

本文通过对状态观测器的研究，利用被控系统与观测器的输出误差构造目标函数，通过多智能体遗传算法对目标函数进行优化。将智能体对环境的感知和反作用能力与遗传算法的搜索方式相结合[9]，该算法由于同时具有遗传算法良好的鲁棒性，通用性和智能体的自主性、分布性使得算法能够保持种群的多样性，弥补了遗全维状态观测器的演化设计

刘鹏皓，周永华

LIU Penghao,ZHOU Yonghua

广西大学电气工程学院，南宁530004

College of Electrical Engineering,Guangxi University,Nanning 530004,China

LIU Penghao,ZHOU Yonghua.Evolutionary design of full dimensional state https://www.360docs.net/doc/d76349340.html,puter Engineering and Applications,2017,53（5）：140-146.

Abstract:The output and input of the controlled system can be measured directly as the input signal of the observer sys-tem,and the state signal and the state variable of the controlled system are equivalent.With the countdown of the ITAE in-dicators as the objective function,the environmental perception and reaction ability of the agent is combined with genetic algorithm,and it puts forward the multi-agent genetic algorithm to optimize the objective function,and then designs the state observer ’s output feedback matrix.The combination of multi-agent system and genetic algorithm can improve the parallelism of individual in GA,so as to greatly improve the convergence speed and accuracy of the algorithm.

Key words:full dimension state observer;multi-agent;genetic algorithm

摘要：利用被控系统可以直接测量的输出量和输入量，作为观测器系统的输入信号，并使状态观测器的状态信号和被控系统的状态变量等价。以误差绝对值乘时间积分指标ITAE 的倒数作为目标函数。利用智能体对环境的感知和反作用能力，将其与遗传算法的搜索方式相结合，提出了多智能体遗传算法来优化目标函数，进而设计出状态观测器的输出反馈矩阵。将多Agent 系统与GA 相结合的MAGA 能够充分地挖掘GA 中个体的并行性，从而在很大程度上提高算法的收敛速度和准确性。

关键词：全维状态观测器；多智能体；遗传算法

文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0215

作者简介：刘鹏皓（1985—），男，硕士生，研究方向为智能信息处理；周永华（1962—），男，教授，硕士生导师，主要从事智能控制、

智能信息处理等方面的教学与科研工作。

收稿日期：2015-07-20修回日期：2015-11-20文章编号：1002-8331（2017）05-0140-07

CNKI 网络优先出版：2015-12-02,https://www.360docs.net/doc/d76349340.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20151202.0931.018.html

140万方数据