改进PSO算法优化交流伺服系统PID参数研究

伺服系统PID控制参数的优化整定对系统可靠性和稳定性有着重要意义,而传统整定方式下参数优化整定时间较长、效果不佳、反应较慢。为了解决以上问题,提出一种优化交流伺服系统参数的控制方法。基于改进PSO算法实现惯性权重和学习因子随迭代次数的改变自适应调整,引入适应度函数快速优化整定PID控制器参数。利用MATLAB分别对基于遗传算法(GA)、量子遗传算法(QGA)、粒子群算法(PSO)的伺服系统PID参数整定进行仿真实验及对比分析。通过实验测试基于改进PSO算法和GA算法的PID控制器对伺服系统稳定性的影响。结果表明:利用改进PSO算法对PID参数进行优化整定,使得伺服系统具有鲁棒性强、稳定性高、超调量小等优点。     

基于混合粒子群算法的注塑机电液伺服系统控制研究

注塑机电液伺服系统是一个时滞、非线性复杂系统,传统PID控制往往难以取得理想的控制效果。为了获取良好的控制效果,提出一种用混合粒子群算法优化PID控制器参数的方法,将模拟退火算法引入到粒子群算法中,能够更加快速、准确寻优出PID控制器最优参数。利用MATLAB仿真软件建立注塑机电液伺服系统控制模型,将混合粒子群算法与粒子群算法、遗传算法进行对比。仿真结果表明:利用混合粒子群算法优化的PID控制器收敛速度快、准确性高、鲁棒性强,明显提高了系统的控制性能。     

基于IPSO的数控机床进给伺服系统PID参数优化

数控机床的高精度进给控制一般都采用永磁同步电机拖动的交流伺服系统,优化进给轴伺服系统PID参数对提高进给轴快速响应性、跟随精度和抗干扰性等均具有重要作用。针对数控机床高精度要求,文章提出了一种改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO),利用其对数控机床进给伺服系统模糊控制器(PID)的三个比例因子参数Kp、Ki、Kd进行优化,并在Simu Link环境中进行仿真实验,同时与人群搜索算法(SOA)、基本粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比。仿真结果表明,利用IPSO算法进行PID参数优化的数控机床伺服系统动态性能得到了很大改善,具有低超调量、鲁棒性强和高稳态精度等优点。     

改进的PSO算法及其在控制系统参数整定中的应用(英文)

针对传统PID控制对非线性、强耦合控制系统的控制效果不佳,参数整定难度大的情况,基于改进的PSO算法,设计了一种HSIC控制器。该设计借助改进的粒子群算法对控制器参数整定进行了优化研究,基于粒子群算法,借鉴遗传算法中操作因子特性,提出了一种具有遗传思想的改进粒子群算法。在Matlab环境下,通过对标准函数的仿真实验测试,验证了该改进算法的优越性。利用Simulink工具对所设计的2种控制器进行了仿真比较研究,仿真实验表明,所设计的仿人智能控制器具有较好的控制品质,有比较好的可实现性。研究表明,整定后的控制器可以满足受控系统的控制品质要求。     

基于遗传算法优化的模糊PID在粉末液压机伺服系统的应用研究

CNC粉末冶金液压机电液伺服系统具有时变性、易受干扰等特点,运用常规的PID控制难以达到满意的控制效果.运用模糊PID控制实现对PID参数的在线自适应整定,提高了PID控制器对电液伺服系统的调节控制能力.为了进一步提高模糊PID控制器的控制性能,采用遗传算法对模糊PID控制器的初始PID参数和比例因子进行了优化.仿真结果表明:基于遗传算法优化的模糊PID控制器在CNC粉末冶金液压机电液伺服系统的控制中具有良好的自适应性、鲁棒性和稳定性.     

基于免疫粒子群的机器人自抗扰控制器参数整定方法

针对利用经验试凑法或其他优化算法整定机器人自抗扰控制器参数,存在整定过程复杂、整定结果不是全局最优等缺陷,提出一种基于免疫粒子群融合算法的机器人自抗扰控制器参数整定方法。该方法将免疫算法的免疫信息处理机制引入粒子群算法结构中,解决了免疫算法优化过程繁杂冗长以及粒子群算法过早陷入局部最优的问题,实现了自抗扰控制器参数整定,快速找到全局最优解。MATLAB仿真结果表明：该方法提高了自抗扰控制器的响应速度和稳定性,适用于机器人自抗扰控制器参数的整定。     

数控机床伺服系统的模糊自整定PID仿真研究

以数控机床进给伺服系统为研究对象,结合模糊控制和PID调节的各自优点,分析研究模糊PID控制器的实现方法。运用MATLAB建立应用模糊PID控制的伺服系统仿真模型,对模糊PID控制器的设计方法与应用效果进行了研究探讨。仿真实验结果表明模糊PID控制器能够很好的弥补常规PID控制整定不良、性能欠佳和适应性差的缺点,有效地减少了系统响应的超调,具有良好的动态特性。     

基于竞选算法的PID参数整定

以时间与绝对误差乘积积分性能指标为优化目标,将竞选算法用于液压伺服系统控制的PID参数整定,并给出了算法的仿真结果.研究表明,竞选算法从全局得到更好性能指标的搜索结果,对参数整定优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性.     

基于QPSO的液压伺服系统PID参数的优化设计

根据液压系统的动力学模型,确定了PID控制器的控制对象,以综合控制性能为优化目标函数,运用量子粒子群算法对PID参数进行优化整定,优化实例的结果证明遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局优化解.     

基于粒子群算法的焊缝跟踪PID控制

为了提高焊缝跟踪的控制效果,提出了基于粒子群算法的焊缝跟踪PID控制器设计方法,即应用PSO算法优化PID控制器的三个参数。仿真结果表明,该算法优化的PID控制器有效地提高了焊缝跟踪系统的性能,相比传统的PID控制具有更高的控制品质。     

基于改进粒子群算法的多电机智能控制研究

伺服电机作为全自动线束端子组装设备驱动、控制和机械传动的主要联系环节,其控制系统的优劣决定了整个设备的性能。结合端子组装设备的结构和工作原理,对端子组装设备中重要的伺服系统建立了控制数学模型。为了得到较优的控制器参数,对粒子群算法(PSO)搜索寻优进行了改进,通过PSO对PID控制器进行参数优化,并利用优化后的PID控制器设计多电机功率平衡控制策略。仿真验证表明：改进粒子群算法能有效实现多电机功率平衡控制,在负载发生变化的情况下,控制策略能够控制每个电机的输出实现均衡分配负载。     

基于MPSO的电液举升伺服系统自适应模糊PID控制

为提高电液举升伺服系统位置控制精度,提出一种基于改进的粒子群算法(MPSO)优化的自适应模糊PID控制策略。根据流体动力学原理,建立伺服阀控非对称缸系统数学模型,分析系统动态运动特性。综合考虑多种不确定扰动影响,设计自适应模糊PID(AF-PID)控制器,并通过MPSO算法对AF-PID控制器中的量化因子和比例因子进行迭代寻优。利用MATLAB/Simulink和AMESim仿真软件,搭建系统的联合仿真模型,并对所设计控制器的控制性能进行仿真验证。结果表明:相同工况下,相较于常规PID和AF-PID控制器,MPSO-AF-PID控制器作用下系统的轨迹跟踪性能最优,能更好地满足起下管柱作业需求。     

A high-precision control system for robotic welding positioner

0Introduction Numericallycontrolled(NC)weldingpositioneristhe keycomponentofweldingflexiblemanufacturingcenter (WFMC)ofarcweldingrobotthatrequiresahighquality controlsystem.Thepotentialqualitiesofcontrolsystemin cludereasonablestructure,powerfulcomputing…     

基于改进人工水母搜索算法的电液伺服系统控制研究

电液伺服系统是工业制造领域不可或缺的一部分，它是一个复杂的时变非线性系统，常规PID在实际工业控制中存在参数调节难度大、效率低等问题，很难达到理想的控制结果。针对以上问题，提出一种改进人工水母搜索算法来优化PID控制器参数的方法，将蝴蝶算法中随机移动概念引入到人工水母算法中，并将其和PSO算法、标准人工水母搜索算法进行对比分析，利用MATLAB 软件搭建PID控制模型。仿真结果表明：运用改进人工水母搜索算法能高效、精确、快速地寻优出PID控制器的最佳参数，并展现出了鲁棒性好、调节时间少、运行相对稳定等优点，系统的控制性能得到了显著提升。     

基于遗传算法的精密校直机电液伺服系统的仿真研究

针对某型号精密校直机电液伺服系统,提出基于遗传算法的PID参数智能整定控制算法,通过构造多项式监测函数,实现PID控制器参数的在线自寻优。仿真结果表明,该控制算法具有较强的鲁棒性和自适应性。     

基于PSO算法的串联机械手位置跟踪模糊PID控制

在串联机械手运动控制中常采用PID 控制器,存在超调较大、跟踪精度低的问题，为此设计了一种基于微粒群（PSO）算法的模糊 PID 控制器。首先，根据两力臂串联机械手模型，推算出动力学方程式和传递函数；然后，设计控制器的系统结构，采用PSO算法优化模糊PID控制参数，提高了系统的自适应能力和跟踪精度；最后，在MATLAB中对机械手位置跟踪控制进行仿真。仿真结果显示：PID 控制超调较大，有震荡；经模糊调整后，超调变小，稳定性较好；再通过PSO优化，响应速度变快，超调量基本消除。     

液压位置伺服系统的模糊免疫自适应PID控制

以闪光对焊机为研究对象,针对其液压伺服系统存在的非线性、参数不确定性以及负载干扰等特点,借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊逻辑推理的自适应性,设计出一种模糊免疫自适应PID控制器。建立液压伺服控制系统的数学模型,并利用AMESim建模与仿真软件对液压伺服控制系统进行了分别采用模糊免疫自适应PID控制与常规PID控制的仿真对比试验。结果表明:该控制器性能优于传统的PID控制器,具有良好的快速响应特性、较强的鲁棒性和自适应能力。