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PSO算法在數控機床交流伺服系統PID參數優化中的應用

1892442 2009-10-12 | rar | 433 | 次下載 | 3積分

資料介紹

PSO算法在數控機床交流伺服系統PID參數優化中的應用:針對發展高精度數控機床的要求，在數控機床交流伺服控制系統中，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a k 、b k 和u k 進行全局優化，充分發揮模糊控制器的魯棒性。仿真結果表明，采用PSO算法進行PID 參數優化的數控機床交流伺服系統的運動控制具有很強的魯棒性和動態性能，是一種切實可行的控制方法。
關鍵詞：粒子群優化；伺服系統；永磁同步電機；模糊控制器

現代數控機床要求伺服控制向高精度、高速度方向發展，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。而提高伺服系統的動態響應速度和穩態精度的途徑有兩條：一是采用高性能的伺服電機，提高系統的硬件性能；二是采用新的控制方法，提高軟件系統的性能。目前，后者更有利于提高系統的位置控制精度，降低跟隨誤差[1]。現代數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。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 控制器參數仍然沒有一個行之有效的方法。粒子群優化（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技術，該方法被證明具有計算高效性、實現簡單和穩定收斂等優點，在一些非線性和約束問題求解中該方法表現出一定優越性[2]。本文采用粒子群優化算法來優化設計永磁同步電機伺服系統的控制器，以期取得更好的控制性能。