本文選題：主動(dòng)磁懸浮軸承 + 粒子群優(yōu)化算法��； 參考：《制造技術(shù)與機(jī)床》2017年07期

【摘要】：針對(duì)主動(dòng)磁懸浮軸承系統(tǒng)PID控制器參數(shù)設(shè)計(jì)問(wèn)題,提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法來(lái)實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的最優(yōu)化。該算法以標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法為基礎(chǔ),采用非線性自適應(yīng)調(diào)節(jié)權(quán)值法以平衡算法的全局搜索和局部改良能力;同時(shí)采用帶有動(dòng)態(tài)擾動(dòng)項(xiàng)的粒子速度更新公式,增加了粒子的隨機(jī)性和多樣性,幫助粒子在迭代后期跳出局部最優(yōu)。并在MATLAB/Simulink中搭建系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明:與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法和遺傳算法相比,該算法收斂到最優(yōu)參數(shù)值的速度更快,PID控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度更快,具有更好的動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能。
[Abstract]:In this paper, an improved particle swarm optimization (PSO) optimization algorithm is proposed to optimize the parameters of the PID controller in active magnetic bearing system. The algorithm is based on the standard particle swarm optimization (PSO) and uses the nonlinear adaptive adjustment weight method to balance the global search and local improvement of the algorithm. At the same time, the algorithm is used with dynamic disturbance. The particle velocity updating formula increases the randomness and diversity of particles, helps the particle to jump out of the local optimum in the later period of the iteration and builds a system model in MATLAB/Simulink to carry out simulation experiments. The simulation results show that the algorithm converges to the optimal parameter faster and PID control compared with the standard particle swarm optimization and genetic algorithm. The system has faster response speed, better dynamic performance and steady state performance.

【作者單位】： 南通大學(xué)電氣工程學(xué)院;常州工學(xué)院電氣與光電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51175052)
【分類號(hào)】：TH133.3;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1781181