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Adaptive parameterized control for line spectrum vibrations using a genetic algorithm-optimized variable forgetting factor
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AI
DOI：10.1016/j.isatra.2026.06.020.png)
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摘要
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来自周期性运行设备（如电力传输系统）的线谱振动将能量集中在特定频率，给传统控制算法带来显著挑战。针对未知时变线谱扰动的抑制，提出了一种Youla(Q)-参数化自适应控制器，其遗忘因子通过遗传算法（GA）优化。通过Youla参数化，将可调Q参数增广到基础控制器中。Q参数采用递归最小二乘（RLS）算法进行整定，并收敛以满足内部模型原理（IMP）插值条件，从而无需显式扰动模型辨识即可实现线谱扰动的自适应抑制。本研究提出了一种基于遗传算法的性能驱动遗忘因子变化规律优化方法。该方法超越了以往的经验方法，解决了自适应算法中快速收敛与小稳态误差之间的矛盾。在主动振动隔离器上的实验结果表明，GA增强的自适应控制器不仅加速了收敛速度，还提升了稳态控制性能。该系统成功适应并抑制了五种同时存在的时变线谱振动，平均峰值衰减达39 dB，验证了该方法的有效性和鲁棒性。
Keyword:
Active vibration control
Parameterized adaptive control
Genetic algorithm optimization
Variable forgetting factor
