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基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )速度辨識器研究
作者：
時(shí)間：2010-06-11
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
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蟻群算法的基本公式如下：
2.2混沌蟻群算法
混沌蟻群算法(CACO)是受到自然界螞蟻走行的混沌特點(diǎn)和整個(gè)種群的自組織特點(diǎn)的啟發(fā)。它利用混沌的遍歷性和隨機性等特點(diǎn)來(lái)將混沌擾動(dòng)算子引入蟻群算法，并將帶有混沌特征的初始化變量線(xiàn)性映射到變量取值區間。該方法兼顧了混沌動(dòng)態(tài)搜索和智能搜索的特點(diǎn)，可有效地避免搜索過(guò)程中陷入局部最優(yōu)，從而達到提高算法速度和全局尋優(yōu)的能力。
(1)混沌初始化
設τij(t)為t時(shí)刻路徑上的信息濃度，利用混沌運動(dòng)的遍歷性進(jìn)行混沌初始化?；煦缱兞窟x擇典型的混沌系統Logistic映射迭代公式如下：
式中，μ為控制參數，當μ=4時(shí)，Logistic完全處于混沌狀態(tài)，此時(shí)系統在[0，1]之間具有遍歷性。如果利用全排列理論將每個(gè)混沌變量對應于一條路徑，也就是為每條路段上的信息素濃度根據混沌量給定初始值τij(0)，就可以有效地解決基本蟻群算法收斂速度慢的問(wèn)題。
(2)引入混沌擾動(dòng)量
在蟻群算法中，如果螞蟻后從點(diǎn)i至某一點(diǎn)j，則在路徑ij上留下信息素τij(t)。螞蟻k在走完任意一路徑以后，將按式(5)更新該路徑上的信息素?？梢钥闯?，此更新方法在加快尋優(yōu)的同時(shí)，卻容易陷入局部最優(yōu)解。因此，在此處引入混沌擾動(dòng)量來(lái)調整信息素，以使其避免陷入局部最優(yōu)極值區間。改進(jìn)后的式子為：
其中，Xij為混沌擾動(dòng)量，可采用典型混沌系統Logistic映射得到，q為相關(guān)系數。
2.3 混沌蟻群算法的實(shí)現步驟
實(shí)現混沌蟻群算法的具體步驟如下：
Step1：初始化BP網(wǎng)絡(luò )結構，設定網(wǎng)絡(luò )的輸入層、隱含層、輸出層的神經(jīng)元個(gè)數；
Step2：混沌初始化信息素濃度、個(gè)體最優(yōu)和全局最優(yōu)；
Step3：用公式(4)計算每只螞蟻的轉移概率；
Step4：根據每只螞蟻的轉移概率得出本次最優(yōu)路徑并最優(yōu)值比較，若更優(yōu)，則更新最優(yōu)值；
Step5：將每只螞蟻的最優(yōu)值與整個(gè)蟻群的最優(yōu)值相比較，若更優(yōu)，則其將成為整個(gè)蟻群新的最優(yōu)值；
Step6：更新并按公式(9)修改路徑ij上的信息素濃度；
Step7：比較次數是否達到預設的精度，若滿(mǎn)足預設精度，則最后一次迭代的全局最優(yōu)值中每一維的權值和閾值就是所求的；否則返回step3，算法繼續迭代，直至滿(mǎn)足條件為止。
3基于DTC的系統仿真
3.1直接轉矩控制系統結構
直接轉矩控制(DTC)系統的結構原理如圖2所示。在α-β坐標系下，通過(guò)獲得定子電壓Usα、Usβ，定子電流Isα、Isβ及定子電流導數pIsα、pIsβ歸一化后，即可構成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的六個(gè)輸入，再經(jīng)過(guò)反歸一化，即可得到轉子轉速ω，從而構建一個(gè)動(dòng)態(tài)轉速估計器。
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