1．對PSO算法進(jìn)行改進(jìn)

對PSO算法進(jìn)行深入的分析和研究，PSO算法在使用過程中存在易于陷入局部最優(yōu)，收斂精度不高等缺陷。提出遞階粒子群優(yōu)化算法(HPSO)，并對算法的收斂性進(jìn)行證明。HPSO的基本思想是：將待優(yōu)化的參數(shù)分為控制層和參數(shù)層兩部分，控制層處于上層，采用二進(jìn)制方式編碼，“l(fā)”表示對應(yīng)的粒子處于激活狀態(tài)；“0”表示對應(yīng)的粒子處于休眠狀態(tài)，與之相聯(lián)系的參數(shù)層處于無效狀態(tài)。參數(shù)層處于下層，受控制層的控制，參數(shù)層粒子采用實(shí)數(shù)編碼方式。

通過仿真分析證明，HPSO算法比PSO算法計(jì)算精度高、收斂速度快。

其中算法設(shè)計(jì)部分包括： = 1 \* GB3 ①粒子以隨機(jī)的方法在整個(gè)問題空間中流動(dòng)并且可以對自己所處的環(huán)境進(jìn)行評價(jià)(計(jì)算適應(yīng)度)。 = 2 \* GB3 ②每個(gè)粒子均可以記憶自己到過的最好位置。 = 3 \* GB3 ③每個(gè)粒子可以感知鄰近粒子已達(dá)到的最好位置。 = 4 \* GB3 ④在改變速度的時(shí)候同時(shí)考慮自己到過的最好位置和鄰近粒子已達(dá)到的最好位置。

2．解耦控制器的設(shè)計(jì)

考慮到車床控制系統(tǒng)具有非線性、強(qiáng)耦合、大時(shí)滯的特點(diǎn)，若對板形板厚進(jìn)行高精度的控制，必須實(shí)現(xiàn)板形板厚解耦。因此，建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板形板厚多變量控制系統(tǒng)。用HPSO算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)解耦控制器。為了使RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制器具有更好的魯棒性和自適應(yīng)性，提出基于過程最優(yōu)的隱含約束條件加權(quán)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)值在線自學(xué)習(xí)算法。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程實(shí)際上就是對兩組網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)，即隱層節(jié)點(diǎn)中心、RBF的寬度、以及隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)和隱層到輸出層連接權(quán)值。所以目前出現(xiàn)的算法也都可以大致分為兩步：第一步是利用非監(jiān)督聚類方法訓(xùn)練徑向基函數(shù)的參數(shù)，包括函數(shù)的中心和寬度；第二步是訓(xùn)練隱層到輸出層的連接權(quán)值。

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