本研究提出了一种利用遗传算法优化自抗扰控制器(ADRC)参数的方法，有效提升了系统的动态响应和鲁棒性。
自抗扰控制器（Adaptive Disturbance Rejection Controller, 简称ADRC）是一种先进的现代控制理论策略，能够有效抑制系统内部及外部干扰，并提高系统的动态性能与稳定性。在实际应用中，ADRC的参数整定是关键步骤之一，直接影响着控制器的表现。
遗传算法（Genetic Algorithm, GA），作为一种全局优化方法，在ADRC参数调整过程中常被使用以寻求最佳控制参数组合。自抗扰控制器的核心理念在于将系统模型视为未知但可测量的内环与外环干扰之和，并设计合适的控制器来实时估计并抵消这些干扰。
遗传算法通过模拟生物进化过程，利用选择、交叉及变异等机制在解空间中搜索最优解，从而寻找出最理想的参数组合。具体应用到ADRC参数整定时，该方法通常包括以下几个步骤：
1. **初始化种群**：随机生成一组初始的参数集合。
2. **编码与解码**：将这些参数转换为便于遗传操作的形式，并在每次迭代后恢复成实际值。
3. **适应度函数设定**：定义一个评价标准来评估各个参数组合的表现，如响应时间、稳态误差等性能指标。
4. **选择机制实施**：根据上述评价标准挑选出表现最佳的个体进行保留。
5. **交叉操作执行**：选取两个优秀个体的部分参数进行交换以产生新的解决方案，并增加种群多样性。
6. **变异策略应用**：对部分选定的个体引入随机的小范围变化，进一步探索可能的有效解空间区域。
7. **迭代与终止条件设置**：重复上述过程直至达到预定的最大迭代次数或满足特定性能阈值。
通过这些步骤的应用和优化调整，可以利用遗传算法实现自抗扰控制器参数的最佳配置。这种智能优化技术在控制工程领域具有重要的应用价值，并有助于提升控制系统整体效能。
5星
