混合機電系統的控制器和被控對象並行進化設計研究

《混合機電系統的控制器和被控對象並行進化設計研究》是依託汕頭大學，由范衠擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：混合機電系統的控制器和被控對象並行進化設計研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：范衠
• 依託單位：汕頭大學

項目摘要

混合機電系統的設計不僅包含對機電系統中不同物理子系統的耦合設計，也包括對控制器的集成設計，其中控制器部分又包含針對連續動力學系統的控制器和針對離散部分的邏輯控制器。如何把不同的物理子系統和控制器集成為一個性能最佳化的整體，是設計者所要面臨的一個非常難以解決的問題。本課題研究變搜尋空間的集成進化算法，針對混合機電系統，提出一種開放式結構的自動創新設計和最佳化的方法。該方法能夠同時最佳化系統的拓撲結構和元器件參數，並行設計邏輯控制器、連續控制器和被控系統，主動為設計人員提供一系列滿足性能要求的設計方案，使設計人員有可能完成在傳統的設計流程中無法獲得的創新設計，大大提高設計對象的系統性能。由於混合機電系統的涵蓋面很廣，該方法的成功套用將對諸多套用領域內的設計創新產生巨大的推動作用。

結題摘要

本項目按照項目計畫書要求，深入研究了同時考慮控制器和混合被控對象的混合機電系統並行自動設計，提出並實現了一系列主要的混合機電系統的並行自動設計策略，豐富了機電一體化系統設計自動化的理論，並在多個典型的套用實例中進行了性能測試。同時，項目針對混合機電系統的開放式、多領域、多模態設計空間研究了高效的自動搜尋策略，提出了解決多目標約束最佳化問題的一系列進化算法的新機制，為多目標進化計算學科的發展做出貢獻。主要成果表現在：一、綜合套用了混合鍵合圖來對混合機電系統進行建模，模型預測控制器來描述離散邏輯控制器，以及增強型基金編程的方法來實現對混合機電系統的設計空間進行自動搜尋，成功地對一個功率電子電路的拓撲結構和開關控制器進行自動設計，結果表明採用該設計方法可以得到和傳統的設計拓撲結構上完全不同的創新設計，並且和傳統電路相比在設計性能方面具有的明顯的優越性。由於該方法採用了混合鍵合圖來對電路系統進行建模，也使得該方法能夠很好地擴展到其它混合機電系統中，推動了機電系統設計自動化領域的發展。研究結果發表在進化計算領域的頂級期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》上。二、在組合多目標最佳化、連續多目標最佳化、約束多目標最佳化等領域提出了一系列新算法新機制。在組合多目標最佳化方面，融合NSGA-II和MOEA/D兩種經典算法，提出了一種基於外部種群指導的多目標進化算法EAG-MOEA/D。得所產生的EAG-MOEA/D算法在收斂性和多樣性兩個方面的性能都得到顯著的提升。研究結果發表在頂級期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》上。在約束單目標最佳化方面，融合局部最佳化IWO與全局最佳化DE兩種算法，提出一種新的memetic算法IWO_DE。此外，在IWO_DE算法的基礎上，提出一種基於環形鄰居拓撲結構的memetic算法。該算法對13個標準測試問題和四個工程問題進行測試，測試的結果與現有最好的算法相比，具有明顯的優勢。另外，針對現有多目標約束最佳化測試問題較少，難以驗證測試算法的多目標約束處理機制有效性的短板，提出了一類難度可控的可擴展的多目標約束最佳化測試問題。設計這樣的一個針對多目標約束最佳化問題的測試問題集對於推動多目標約束最佳化算法、特別是多目標約束進化算法具有極其重要的意義。