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基于改进CPSO算法的自抗扰位置伺服系统优化设计 被引量:6

Optimal Design of Active Disturbance Rejection Position Servo System Based on Improved CPSO Algorithm
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摘要 为了实现永磁同步电机伺服系统精度高、响应快和稳定性能好的高性能位置控制,设计了一种基于改进混沌粒子群算法的自抗扰位置伺服控制系统。采用双环控制结构,设计二阶自抗扰位置控制器,建立了二阶自抗扰位置伺服控制系统,优化系统结构的同时增强其鲁棒性。从采用混沌立方映射对粒子位置进行初始化、参数可调的指数自适应方式非线性的调整惯性权重和将混沌融入到粒子的运动过程中的位置更新方式3个方面,提出一种改进的混沌粒子群算法,对所设计的自抗扰位置控制器的5个参数进行寻优整定。仿真结果表明,该位置伺服系统响应速度快、无超调,位置控制精度高,且对负载和电机参数的变化具有较强的鲁棒性。 In order to re alize high-performance position control with high precision,fast response and good stability of permanent magnet synchronous motor(PMSM) servo system,an adaptive disturbance rejection(ACRC)position servo control system based on improved chaotic particle swarm optimization(CPSO)algorithm is designed. Firstly,a double-loop control structure is adopted,a secondorder ADRC position controller is designed to optimize the system structure and enhance the robustness of the system. Secondly,an improved chaos is proposed from three aspects:initializing the particle position by chaotic cubic mapping,exponentially adaptively adjusting the inertia weight and adjusting the inertia weight into the particle’s motion process. The particle swarm optimization algorithm optimizes the five parameters of the designed auto disturbance rejection position controller. The simulation results show that the proposed position servo system has fast response speed,no overshoot,high position control precision,and has strong robustness to the variation of load and motor parameters.
作者 黄文俊 白瑞林 朱渊渤 HUANG Wen-jun;BAI Rui-lin;ZHU Yuan-bo(Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry (Ministry of Education), Jiangnan University,Wuxi 214122,China;Xinjie Electronic Co.,Ltd.,Wuxi 214072,China)
出处 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期53-59,64,共8页 Fire Control & Command Control
基金 江苏高校优势学科建设工程基金(PAPD) 江苏省产学研前瞻性联合基金(BY2015019-38) 江苏省科技成果转化专项基金资助项目(BA2016075)
关键词 永磁同步电机 位置伺服系统 自抗扰控制器 混沌粒子群算法 参数优化 permanent magnet synchronous motor position servo system active disturbance rejection controller chaotic particle swarm optimization parameter optimization
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