电机泵阀协调控制作动系统的建模及仿真

飞机作动系统的性能直接决定飞机飞行品质,电机泵阀协调控制作动系统相比于其他协调控制作动系统具有显著的特点,它是一个电机、泵和阀3者参数均可调节的功率电传电液作动系统.由于系统的复杂度,对整个系统建模和仿真具有一定的难度.利用AMESim软件分别对电机、泵和阀控系统进行建模仿真,并根据得到的结果对模型的关键部分进行合理简化,从而得到精确的简化模型,为对整个系统进行数学分析提供参考.     

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。     

基于多目标粒子群算法的直线感应电机机构优化设计

为了得到更大起动推力,满足高压断路器开断性能和机械性能要求,论文对操动机构用圆筒型直线感应电机(C-LIM)进行优化设计,把粒子群优化算法(PSO)引进到C-LIM的优化设计之中。并针对电机优化问题的具体特点,提出多目标粒子群算法(MOP)用于C-LIM的全局优化。根据C-LIM应用于高压断路器操动机构的结构和性能要求,建立了多目标优化设计数学模型;并采用Matlab工程计算工具,编写了C-LIM的MOP设计程序,同时还制作了可视化界面(GUI)。对优化结果分析,表明MOP设计要好于单目标优化设计。优化的C-LIM,在推力增加的同时使电机结构尺寸整体缩小、重量减轻,提高了C-LIM操动机构的实用性。     

基于粒子群优化盲源分离方法的电机滚动轴承复合故障诊断

基于粒子群算法实现容易、精度高、收敛快等优点,将粒子群算法与盲源分离相结合,提出基于粒子群优化的盲源分离方法 (PSO-BSS),并将其应用于电机滚动轴承复合故障诊断中。PSO-BSS方法以峭度的绝对值之和作为目标函数,通过PSO寻找到目标函数的最大值,进而确定最优的分离矩阵。仿真结果表明:PSO-BSS方法能够实现多源复合故障信号的特征分离,并且在分离性能、算法收敛性以及运算速度方面都明显地优于传统的基于遗传算法的机械故障盲源分离方法。最后成功地将PSO-BSS方法应用于实际的滚动轴承内、外圈复合故障盲源分离中,取得良好的分析效果,验证了该方法的工程实用性。     

基于改进粒子群算法的轧制负荷分配优化

应用改进粒子群算法,实现单机架可逆冷轧机轧制负荷分配优化。结合某厂单机架可逆冷轧机实际工况,建立了合适的轧制力数学模型并进行参数计算,以压下率为自变量,以轧制力成比例分配为目标,通过改进粒子群算法,得到最佳的轧制负荷分配。工程实践证明:与基本粒子群算法、遗传算法相比,改进粒子群算法具有计算精度更高、收敛速度更快、搜索能力更强等优点,是一种适于单机架可逆冷轧机轧制负荷分配优化的新方法。     

多机器人系统布局与时间协同优化

多机器人系统能可靠地完成单机器人无法完成的高效性作业,已成为构建智能产线的研究热点.但是在协同优化和时间成本上还存在许多问题.针对多机器人装配系统布局优化问题,在分析ABB机器人系统的正逆运动学理论和构建多机器人模型与数学建模的基础上,提出了基于粒子群算法的多机器人系统布局优化方案,并采用MATLAB进行逆运动学求解....     

基于神经网络和粒子群算法的切削参数现场实时优化

为了使金属切削加工中，能实现切削参数的实时优化，保证产品质量和设备效率，提出了一种新的切削参数最优化方法，引入加工时间、加工精度、加工成本三个目标控制量，建立了多目标非线性规划模型。并用惩罚函数法将多目标非线性约束规划问题转换成无约束非线性单目标规划问题。通过对神经网络和粒子群算法的有机结合，并充分利用了粒子群算法和BP网络各自具有的优点，对模型进行了求解。数值试验表明该方法能较好地解决切削参数的优化问题。     

含多级液压缸的大型液压举升系统时间最优轨迹规划

采用分段线性控制方法控制含多级液压缸的大型液压举升系统时,由于加速度不连续,易在举升过程中产生较大冲击。为消除举升过程中多级液压缸换级碰撞带来的液压冲击,提出了采用分级规划的策略。对每一级进行轨迹规划时,为保证举升过程的平稳性,采用B样条函数对举升负载的轨迹进行规划。在综合考虑工程实际中的液压系统压力、流量及负载横向过载约束的基础上,建立了举升系统的时间最优轨迹规划模型。针对解析法计算多级液压缸的最大速度和驱动力困难等问题,通过引入罚函数,提出一种改进的粒子群优化算法求解时间最优轨迹规划模型。含二级液压缸的某大型液压举升系统的仿真结果表明,提出的分级规划策略和时间最优轨迹规划方法是有效的。     

有色冶金工厂总平面设计评价系统及权值分配

根据有色金属加工厂的特点 ,对总平面设计评价系统的组成及权值分配进行了论证。指出这是一项重要的基础理论工作 ,对理论与实践的结合具有重要意义     

基于优化粒子数和分段权值的粒子群直线电机PID整定

以工程中直线电机伺服系统为研究对象,提出一种优化粒子数量加分段式惯性权重递减的粒子群PID控制器参数优化算法。优化粒子数量的方法可降低函数调用次数,通过对近两代的全局最优值进行比较,得到的误差值如果大于设定值,认为是在初始寻优阶段,保持粒子数量,否则在最终优化阶段,减少粒子数量,所减少的粒子特征是最接近最佳粒子的粒子,以保证在欧氏距离内实现粒子的分散性。最后再结合指数衰减曲线加线性递减曲线构成的分段式惯性权重递减策略提升算法的全局寻优和局部寻优能力。经数值验证分析,该优化算法在保证遍历性的同时,在一定程度上提高了算法的运行速度和寻优精度。实验仿真结果表明,该算法对PID控制器进行参数优化,直线电机系统响应速度快,超调量小,调节时间短。     

一种改进的液压伺服预测控制系统

针对常规液压伺服系统的非线性、时滞等问题,提出一种基于多目标粒子群和类圆映射的液压伺服非线性预测控制系统(QCMPSO-NPC)。利用类圆映射技术将高维目标空间映射到二维坐标平面,监控粒子种群的进化状态。为平衡档案集的收敛性和多样性,采用面积支配和扇块距离管理档案集,并且根据种群进化状态自适应选择全局最优粒子。将改进算法应用到液压伺服系统中,系统可以准确追踪设定值。仿真实验结果表明：采用QCMPSO-NPC算法保证了解集的收敛性和多样性,输出响应最快,误差最小,位置跟踪性能优于PSO-NPC算法和GPC算法,验证了基于QCMPSO-NPC算法液压伺服控制系统的有效性和可行性。     

基于优化非线性控制的齿轮传动系统动态误差研究

针对齿轮传动系统运动角位移跟踪误差较大、振动幅度相对严重等问题,对直齿圆柱齿轮运动过程中产生的角位移和输出扭矩等进行研究。建立齿轮传动系统模型,给出齿轮传动系统动力学方程式。对传统线性PID控制系统进行改进,设计非线性PID控制系统。引入粒子群算法,对粒子群算法权重系数进行改进。采用改进后的粒子群算法优化非线性PID控制系统,通过反馈误差对PID控制器参数进行调节,从而达到控制系统输出误差的补偿目标。利用MATLAB软件对优化后的齿轮传动系统输出误差和扭矩进行仿真,并且与线性PID控制结果进行对比。结果表明:与线性PID控制系统相比,优化后的齿轮传动控制系统能够在线调节各项控制参数,从而提高齿轮传动精度。该控制系统反应速度快,稳定性较好,抗干扰能力强,具有较高的控制精度。     

液压位置伺服系统PID参数在线优化

将粒子群算法与传统的PID控制器相结合,并采用平方误差矩积分函数作为适应度判据,构成了PSO-PID控制器,该控制器能够在线优化PID控制器参数。仿真结果表明,在系统工况发生变化时,新型控制器能够取得满意的控制效果。     

基于粒子群优化算法的液压伺服控制系统PID参数优化

PID控制是液压伺服控制系统中广泛应用的一种控制方式,PID参数是否合理直接影响着液压伺服系统的性能.本文以并联电液伺服平台的PID参数优化为例,使用粒子群优化算法对PID参数进行优化,结果显示该方法的调节效果良好.     

数字式座舱压力调节系统的非线性控制方法

增益调度是解决非线性的一种有效方法,针对座舱压力调节系统具有非线性、时变等特性,通过连续增益调度使系统控制参数达到全局优化,解决了一般增益调度参数只是局部优化的问题。试验研究表明,与单纯PID控制器相比,连续增益调度使系统动态性能有较大提高,稳态误差大大降低,证明了该方法对座舱压力调节系统大范围控制的有效性。     

电液位置伺服系统的自适应抗饱和控制

针对电液位置伺服系统的不确定性与输入饱和问题,提出自适应抗饱和控制策略。建立阀控缸系统的数学模型;在基于反步法的设计框架下,将输入饱和导致的跟踪误差加入到李亚普诺夫函数当中,并根据该李亚普诺夫函数设计控制器。通过使李亚普诺夫函数渐近稳定,使得系统跟踪误差收敛于零。针对系统模型中的不确定参数,通过自适应算法对其进行迭代更新,以保证控制器的有效性。以跟踪误差最小为目标函数,采用粒子群搜索算法优化控制器的4个参数。结果表明：加入抗饱和时的控制信号比未考虑输入饱和时的控制信号的幅值明显减小,消除了输入饱和现象;在参数不确定和输入饱和情况下液压缸活塞的最大跟踪误差仅为5.8×10-6mm,相对无抗饱和算法时的跟踪误差有了大幅减小。     

基于智能切换控制策略的电液位置伺服系统高精度控制研究

为得到较好的电液位置伺服系统的位置控制精度,设计一种采用智能切换控制策略的电液位置伺服系统控制方法。分析电液位置伺服系统的结构,并对其进行数学建模。基于液压缸压力作用,得到液压位置伺服系统的运动方程。在粒子群算法的基础上,借助细菌觅食算法的全局特性,对粒子群算法进行改进,以克服粒子群算法易陷入局部最优的弊端,进而形成智能控制器。以智能控制器为基础,建立智能切换控制策略,以对系统进行实时、准确的控制。实验结果表明:与滑模控制策略相比,在跟踪正弦及不规则目标位置时,所提方法的控制精度分别提高了28.44%和28.66%,验证了所提方法可得到较好的位置控制精度,能为生产效率的提升提供保障。     

基于最优理论的模糊控制系统研究与应用

自模糊控制理论不依赖对象精确模型,能够对非线性时变复杂控制系统进行有效的控制,在电液压自动控制领域得到广泛应用,但是其智能水平、适应能力和稳定控制精度有待提高。针对智能模糊控制在电液压自动控制系统方面的优势,从模糊推理机制出发,提出将最优控制思想引入到模糊推理过程中的智能模糊控制系统,即将模糊控制推理与最优控制理论相结合,构建新的模糊推理方案,提高其对对象参数变化的敏感性。对该系统进行仿真并实验,结果表明:相比常规的模糊控制方案,所提出的最优模糊控制方案可实现控制系统更快的响应速度、精确的位置跟踪,同时对系统参数变化具有响应时间短、控制精度高的特点,应用在吊车控制系统上具有较高的控制精度。此外,该控制设计方案结构较为简单,易于工程实现。     

热处理炉加热温度控制系统的PID控制的粒子群优化

由于热处理炉温控制滞后的工艺问题,本文探讨了粒子群算法在其温控系统中的应用,给出了这一算法预估补偿器闭环函数φ(s),应用整定方法初始化三个参数[Kp,Ki,Kd]后,在Matlab中采用simulink的仿真工具实现PID得到响应曲线.结果表明:性能指标有了明显改进,系统的超调量有了明显进步,稳定时间也相对降低,有效地改善了控制品质,体现了粒子群算法的优越性.上述结果对于加热炉温度控制系统的进一步改进具有一定的意义.