基于人群搜索算法的直流電機優(yōu)化設計
發(fā)布時間:2021-04-29 06:39
針對PID控制器參數(shù)整定優(yōu)化過程繁瑣、難度大等缺點,提出了一種快速獲取PID控制器參數(shù)的方法。該方法利用直流電機的電壓平衡方程以及轉矩平衡方程式獲取傳遞函數(shù)表達式,通過人群搜索算法(SOA)以PID控制器的三個參數(shù)為搜索對象,經過多次迭代尋優(yōu),獲取直流電機控制系統(tǒng)的最優(yōu)控制參數(shù)。軟件仿真結果表明,利用SOA可以快速獲得PID控制器的各項參數(shù)。相比于傳統(tǒng)算法,該算法獲取PID控制器的參數(shù)方法簡單,系統(tǒng)具有更強的魯棒性且響應速度快,為直流電機PID控制器參數(shù)整定優(yōu)化提供了參考依據(jù)。
【文章來源】:艦船電子工程. 2019,39(10)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
1 引言
2 PID控制器
3 人群搜索算法(SOA)
3.1 SOA的基本思想
3.2 SOA參數(shù)的確定
3.2.1 適應度函數(shù)的確定
3.2.2 搜索步長的確定
3.2.3 搜索方向的確定
3.2.4 個體位置的更新
4 基于人群搜索算法的直流電機傳遞函數(shù)優(yōu)化設計
4.1 傳遞函數(shù)的確定
4.1.1 列出各電網的平衡方程式
4.1.2 拉普拉斯變換
4.2 直流電機的傳遞函數(shù)
4.3 PID控制器的SOA算法優(yōu)化設計
5 仿真與結果分析
5.1 控制對象及仿真條件設置
5.2 仿真結果及分析
6 結語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]模糊理論和PID相融合的兩輪自平衡機器人智能控制系統(tǒng)[J]. 夏國清,陳華珍. 現(xiàn)代電子技術. 2018(21)
[2]電熔鎂砂熔煉過程帶輸出補償?shù)腜ID控制[J]. 王維洲,吳志偉,柴天佑. 自動化學報. 2018(07)
[3]過渡目標值的非線性PID對自治水下機器人變深運動的穩(wěn)定控制[J]. 馬艷彤,鄭榮,于闖. 控制理論與應用. 2018(08)
[4]采用人群搜索算法的徑向基函數(shù)神經網絡參數(shù)整定方法[J]. 何莉,肖茗方,張威亞. 華僑大學學報(自然科學版). 2018(02)
[5]基于RBF神經網絡控制的球桿系統(tǒng)位置控制實驗研究[J]. 朱堅民,沈昕璐,黃之文. 計算機應用研究. 2018(12)
[6]基于人群搜索算法的多伺服電機協(xié)同控制研究[J]. 郗欣甫,黃文軍,李培波,孫以澤. 東華大學學報(自然科學版). 2017(01)
[7]基于CAFSA-FNN的扭矩加載系統(tǒng)控制研究[J]. 白國振,朱靈康,楊雷,周媛. 計算機應用研究. 2017(07)
[8]基于改進PSO算法的拖拉機驅動防滑PID控制策略[J]. 程準,魯植雄,唐迪,姜春霞,周晶. 計算機應用研究. 2017(01)
[9]基于高斯隸屬度的包容性指標模糊聚類算法[J]. 翟鵬,李登道. 山東大學學報(理學版). 2016(05)
[10]基于人群搜索算法的PID控制器參數(shù)優(yōu)化[J]. 余勝威,曹中清. 計算機仿真. 2014(09)
本文編號:3167043
【文章來源】:艦船電子工程. 2019,39(10)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
1 引言
2 PID控制器
3 人群搜索算法(SOA)
3.1 SOA的基本思想
3.2 SOA參數(shù)的確定
3.2.1 適應度函數(shù)的確定
3.2.2 搜索步長的確定
3.2.3 搜索方向的確定
3.2.4 個體位置的更新
4 基于人群搜索算法的直流電機傳遞函數(shù)優(yōu)化設計
4.1 傳遞函數(shù)的確定
4.1.1 列出各電網的平衡方程式
4.1.2 拉普拉斯變換
4.2 直流電機的傳遞函數(shù)
4.3 PID控制器的SOA算法優(yōu)化設計
5 仿真與結果分析
5.1 控制對象及仿真條件設置
5.2 仿真結果及分析
6 結語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]模糊理論和PID相融合的兩輪自平衡機器人智能控制系統(tǒng)[J]. 夏國清,陳華珍. 現(xiàn)代電子技術. 2018(21)
[2]電熔鎂砂熔煉過程帶輸出補償?shù)腜ID控制[J]. 王維洲,吳志偉,柴天佑. 自動化學報. 2018(07)
[3]過渡目標值的非線性PID對自治水下機器人變深運動的穩(wěn)定控制[J]. 馬艷彤,鄭榮,于闖. 控制理論與應用. 2018(08)
[4]采用人群搜索算法的徑向基函數(shù)神經網絡參數(shù)整定方法[J]. 何莉,肖茗方,張威亞. 華僑大學學報(自然科學版). 2018(02)
[5]基于RBF神經網絡控制的球桿系統(tǒng)位置控制實驗研究[J]. 朱堅民,沈昕璐,黃之文. 計算機應用研究. 2018(12)
[6]基于人群搜索算法的多伺服電機協(xié)同控制研究[J]. 郗欣甫,黃文軍,李培波,孫以澤. 東華大學學報(自然科學版). 2017(01)
[7]基于CAFSA-FNN的扭矩加載系統(tǒng)控制研究[J]. 白國振,朱靈康,楊雷,周媛. 計算機應用研究. 2017(07)
[8]基于改進PSO算法的拖拉機驅動防滑PID控制策略[J]. 程準,魯植雄,唐迪,姜春霞,周晶. 計算機應用研究. 2017(01)
[9]基于高斯隸屬度的包容性指標模糊聚類算法[J]. 翟鵬,李登道. 山東大學學報(理學版). 2016(05)
[10]基于人群搜索算法的PID控制器參數(shù)優(yōu)化[J]. 余勝威,曹中清. 計算機仿真. 2014(09)
本文編號:3167043
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