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      PSO算法在數(shù)控機床交流伺服系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化中的應用

      2009-10-12 | rar | 433 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      PSO算法在數(shù)控機床交流伺服系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化中的應用:針對發(fā)展高精度數(shù)控機床的要求，在數(shù)控機床交流伺服控制系統(tǒng)中，本文提出了一種新的永磁同步電機控制策略，即利用粒子群算法對模糊控制器的三個比例因子參數(shù)a k 、b k 和u k 進行全局優(yōu)化，充分發(fā)揮模糊控制器的魯棒性。仿真結果表明，采用PSO算法進行PID 參數(shù)優(yōu)化的數(shù)控機床交流伺服系統(tǒng)的運動控制具有很強的魯棒性和動態(tài)性能，是一種切實可行的控制方法。
      關鍵詞：粒子群優(yōu)化； 伺服系統(tǒng)； 永磁同步電機； 模糊控制器

      現(xiàn)代數(shù)控機床要求伺服控制向高精度、高速度方向發(fā)展，以適應生產的需要。這就要求必須提高伺服控制的移動速度、跟隨精度和定位精度。而提高伺服系統(tǒng)的動態(tài)響應速度和穩(wěn)態(tài)精度的途徑有兩條：一是采用高性能的伺服電機，提高系統(tǒng)的硬件性能；二是采用新的控制方法，提高軟件系統(tǒng)的性能。目前，后者更有利于提高系統(tǒng)的位置控制精度，降低跟隨誤差[1]?，F(xiàn)代數(shù)控機床通常采用三相永磁同步電動機為驅動電機的交流伺服系統(tǒng)。由于交流電機的復雜性和耦合的非線性，如何快速、準確地整定PID 控制器參數(shù)仍然沒有一個行之有效的方法。粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法是Kennedy 和Eberhart 源于對鳥群、魚群和人類社會行為的研究而提出的一種新的進化型尋優(yōu)技術，該方法被證明具有計算高效性、實現(xiàn)簡單和穩(wěn)定收斂等優(yōu)點，在一些非線性和約束問題求解中該方法表現(xiàn)出一定優(yōu)越性[2]。本文采用粒子群優(yōu)化算法來優(yōu)化設計永磁同步電機伺服系統(tǒng)的控制器，以期取得更好的控制性能。
      數(shù)控機床
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