就我而言，我已经完成了控制简单摆的非线性模型以及C ++中其他机械手问题的理论和实践部分。对于摆锤，我使用了后推控制器来解决跟踪角位移和速度的任务。结果为
$$
\ ddot {\ theta} +（k / m）\ dot {\ theta} +（g / L）\ sin \ theta = u
$$
其中$ m = 0.5，k = 0.0001，L = .2 $和$ g = 9.81 $。
效果很好。但是，调整控制器非常耗时。大多数论文使用遗传算法来调整其控制器，例如PD，PID和Backstepping控制器。我对此一无所知，希望有人对此概念有所启发，如果有一个MATLAB示例至少可以控制一个简单的摆锤，那就更好了。
到目前为止，我已经设计了一个简单的GUI在C ++ / Qt中以手动调整控制器。在下图中，控制器对步进功能的响应。
#1 楼
使用进化方法（GA是其中的一种）进行参数调整的确是控制领域中的常用方法[1]。特别是对于非线性系统，可能很难找到最佳参数的解析解。进化方法是一种有效地搜索近似最佳参数的方法。CMA-ES是一种非常成功且广泛使用的方法。有很多实现，包括用于MATLAB的实现。我知道各种形式的磁极平衡通常被用作基准。
应用该算法通常并不难。评估结果的性能-在EA中称为适应度函数-通常是最涉及的部分。
[1] PJ Fleming，RC Purshouse，控制系统工程中的进化算法：一项调查，控制工程实践，第10卷，第11期，2002年11月，第1223-1241页，ISSN 0967-0661，http：//dx.doi.org/10.1016/S0967-0661（02）00081-3。
#2 楼
遗传算法是一种机器学习技术，它消除了用户“微调”系统的需要，而是允许计算机找出如何调节系统。这种方法的好处在于，它可以释放研究人员/用户的时间，并且通常可以使系统的调试效果好于研究人员/用户自己的能力。使用遗传算法的一般思路将遵循一些基本控制流程，如下所示：
Create_X_Number_Of_Random_Controllers()
while (Not_Yet_Satisfied_With_tuning)
Score_Each_Controller_Based_On_Performance()
Remove_Lowest_Performing_Controllers()
Create_New_Controllers_By_Mixing_Best_Performers()
Add_Slight_Randomness_For_Evolution()
Display_Top_Performer()
我可以轻松展示的最佳示例在实践中，这个原则就是这种“游戏”，它利用遗传进化来设计能够在整个路线上行驶的车辆。相同的想法适用于您想要微调而无需实际进行任何调整的任何系统。
示例：http://rednuht.org/genetic_cars_2/
评论
$ \ begingroup $
如果@CroCo是使用遗传算法的意思，那么Ziegler Nichols的调整方法将是实现该方法的理想选择，因为它具有很好的程序性。
$ \ endgroup $
– SteveO
16年2月15日在16:31
$ \ begingroup $
我看不到@CroCo的其他含义，但是Ziegler Nichols的问题是它仍然需要您调整其中一个组件，就像使用遗传算法一样，您可以更改系统的任何方面，并且将“演变”以匹配，而开发人员不必做任何残酷的工作
$ \ endgroup $
– Beeedy
16年2月15日在18:10
$ \ begingroup $
这个答案仍然是实现这一目标的一般过程。遗传算法是整个研究领域，并且涉及的范围很广，但是要在简短的回应中进行真正的解释，我建议您仔细阅读它们，如果您有兴趣使用它们来调整模型！
$ \ endgroup $
– Beeedy
16年2月16日在0:13
$ \ begingroup $
我在想一个病态的遗传算法，当过度调音时，它很快乐地捕捉字符串。
$ \ endgroup $
–拉姆罗德
16-2-16在5:31
$ \ begingroup $
如@octopus所述，用实际的物理设备很难做到这一点，除非您愿意长时间让计算机物理控制您要调谐的设备，即使您需要一些“监护人”该程序会根据性能监控每个控制器并为其评分，并验证它不会损坏机器。总而言之，这是一个相对复杂的任务，需要大量阅读遗传算法才能实现，这绝非易事。
$ \ endgroup $
– Beeedy
16-2-17在22:50
#3 楼
我对您所说的遗传算法感到困惑。 PD，PID等控制器既不是启发式方法也不是随机方法，它们也不基于进化算法。相反，它们是确定性算法，旨在允许放置系统响应的极点和零点以提供所需的性能（最小化错误，响应速度，建立时间，稳定性和干扰抑制）。我认为，Kuo的《自动控制系统》一书是一个很好的学习参考。您可以在Raven的《自动控制工程》一书中找到不太严格的处理方法。评论
$ \ begingroup $
我不熟悉遗传算法（GA）。我刚刚看到一些论文声称其控制器的调整部分是通过使用GA完成的。他们的论文中没有关于此问题的更多细节。我不知道什么是通用航空以及如何利用它。
$ \ endgroup $
– Croco
16年2月17日在0:07
$ \ begingroup $
使用进化方法进行参数调整是一种非常常见的技术。我认为这是您描述的分析方法的替代方法。
$ \ endgroup $
–雅各布
16年2月19日在8:40
评论
$ \ begingroup $
您是否遇到过任何您认为值得阅读有关GA的好书？
$ \ endgroup $
– Croco
18年3月24日在6:25