基于改进樽海鞘群算法的磁流变减摆控制优化

简介

针对磁流变减摆控制参数整定方法效率低、耗时长、精度差问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法(Modified Salp Swarm Algorithm,MSSA)的减摆控制优化方法。首先,针对领导者更新引入精英个体杂交变异策略,提高全局搜索能力;然后,对于跟随者更新采取自适应差分变异策略,加快优化效率;最后,以摆幅最小、摆振收敛时间最短为优化目标,将改进樽海鞘群算法应用于磁流变减摆控制参数整定。基于标准函数的性能测试表明,与樽海鞘群(Salp Swarm Algorithm,SSA)、高级萤火虫(Advanced Firefly Algorithm,AFA)、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相比,改进算法的收敛精度更高,优化效率更快,性能更稳定。优化仿真实验进一步表明,相较SSA,AFA,PSO,GA优化的减摆控制系统,该整定方法优化用时短,能够使机轮平均摆幅减少4.24%以上,并确保摆振在规定时间内收敛,减摆效果更优。