期刊文献+

基于粒子群算法的数字控制伺服系统离线参数自寻优方法研究 被引量:1

Research on Off-line Parameter Self-optimizing Method for Digital Control Servo System based on Particle Swarm Optimization
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 由于伺服阀小信号流量特性存在一定散布,电液伺服系统的控制参数需要进行匹配调试,提出了一种基于粒子群算法的电液伺服系统控制参数离线自寻优方法,目标特性由控制系统任务书和人工调试结果确定,参数寻优范围根据伺服系统稳定性分析结果和批产工艺数据包络确定,寻优计算时间约为100~240 s。与人工调试相比,可以大幅提高电液伺服系统控制参数的批产调试效率。 Considering the dispersion of small signal flow characteristics of servo valve,the control parameters of electro-hydraulic servo system need to be matched and adjusted.An off-line self-optimizing method for electro-hydraulic servo system control parameters based on particle swarm optimization is proposed.The control system task book and manual debugging results decide optimization target characteristics,and the parameter optimization range is determined by the analysis results of servo system stability and statistics of batch production data envelopment.This parameter optimization method takes about 100-240 seconds.Compared with manual approaches,it can greatly improve the mass production debugging efficiency of the control parameters for electro-hydraulic servo system.
作者 杨弘枨 刘山 许文波 张博 李沛文 YANG Hongcheng;LIU Shan;XU Wenbo;ZHANG Bo;LI Peiwen(Beijing Institute of Precision Mechatronics and Controls,Beijing,100076)
出处 《导弹与航天运载技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第1期83-86,106,共5页 Missiles and Space Vehicles
关键词 自寻优方法 电液伺服系统 控制参数整定 粒子群算法 self-optimizing method electro-hydraulic servo system control parameter tuning partice swarm optimization
作者简介 杨弘枨(1993-),男,博士,工程师,主要研究方向为航天推力矢量控制。;刘山(1970-),男,博士,研究员,主要研究方向为航天推力矢量控制。;许文波(1978-),男,博士,高级工程师,主要研究方向为航天推力矢量控制。;张博(1983-),男,博士,高级工程师,主要研究方向为航天推力矢量控制。;李沛文(1973-),男,特级技师,主要研究方向为航天推力矢量控制。
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献23

  • 1夏芳,谢红军.车载卫星天线用交流伺服系统设计[J].上海航天,2005,22(1):39-42. 被引量:5
  • 2张邦楚,王少锋,王卫华,李臣明.基于单神经元的飞航导弹智能PID控制[J].上海航天,2005,22(5):19-23. 被引量:3
  • 3Astrom K J,Hagglund T. The future of PID control[J]. Control Engineering Practice, 2001,9 (11) : 1163-1175.
  • 4Wang P, Kwok D P. Auto-tuning of classical PID controllers using an advanced genetic algorithm [A].Proc IEEE Int Conf on Power Electronics and Motion Control[C]. San Diego, 1992.1224-1229.
  • 5Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization[A]. Proc IEEE Int Conf on Neural Networks[C].Perth, 1995:1942-1948.
  • 6Eberhart R,Kennedy J. A new optimizer using particle swarm theory[A]. Proc 6th Int Symposium on Micro Machine and Human Science[C]. Nagoya, 1995.. 39-43.
  • 7Shi Yuhui, Eberhart R. Modified particle swarm optimizer[A]. Proc 1EEE Int Conf on Evolutionary Computation[C]. Anchorage, 1998:69-73.
  • 8Ziegler J G, Nichols N B. Optimum settings for automatic controllers[J]. Trans ASME, 1942,64(11):433-444.
  • 9徐晓东,徐晓辉,任安业.基于参数自整定模糊PID控制的大型液压源温控系统设计[J].上海航天,2010,27(5):60-64. 被引量:8
  • 10王伟,张晶涛,柴天佑.PID参数先进整定方法综述[J].自动化学报,2000,26(3):347-355. 被引量:529

共引文献86

同被引文献9

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部