改進(jìn)粒子群算法在音圈電機(jī)系統(tǒng)辨識(shí)的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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1、分類號(hào):UDC:密級(jí):學(xué)校代號(hào):11845學(xué)號(hào):2111101124廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(工學(xué)碩士)改進(jìn)粒子群算法在音圈電機(jī)系統(tǒng)辨識(shí)的應(yīng)用研究陳校指導(dǎo)教師姓名、職稱:趙翼翅麴拯企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱:玉專業(yè)或領(lǐng)域名稱:扭檀王程學(xué)生所屬學(xué)院:扭壘王程堂暄論文答辯日期:至Q!壘生墨旦摘要摘要音圈電機(jī)作為一種直接驅(qū)動(dòng)的電機(jī),其系統(tǒng)性質(zhì)是非線性的。在描述音圈電機(jī)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)方程中有幾個(gè)未知參數(shù)。因此,系統(tǒng)辨識(shí)是其動(dòng)態(tài)系統(tǒng)分析的前提。然而在系統(tǒng)辨

2、識(shí)的方法中,最有前途的一種算法是求解全局優(yōu)化問題的自適應(yīng)粒子群算法so)。APSO算法對(duì)處理非線性約束函數(shù)的變量進(jìn)行邊界限制,使其在設(shè)定的搜索空間內(nèi)求解音圈電機(jī)系統(tǒng)中最優(yōu)的未知參數(shù)。在該算法中,無論參數(shù)的初始條件如何,APSO算法都能保證快速收斂以及較高的求解精度。本文實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是LED焊線機(jī),其中音圈電機(jī)控制焊頭在Z軸方向上下快速運(yùn)動(dòng)。通過對(duì)焊線機(jī)中音圈電機(jī)及其閉環(huán)系統(tǒng)的分析,設(shè)計(jì)幾組實(shí)驗(yàn)并運(yùn)用改進(jìn)的APSO算法對(duì)音圈電機(jī)系統(tǒng)辨識(shí)。再借

3、助Matlab/simulink軟件仿真驗(yàn)證所選定的未知參數(shù)的準(zhǔn)確性。仿真驗(yàn)證表明,仿真結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果之間能良好的擬合。本文的工作主要有以下幾個(gè)方面:簡(jiǎn)要的總結(jié)了音圈電機(jī)的發(fā)展歷程,歷來參數(shù)辨識(shí)所用方法的國(guó)內(nèi)外研究,重點(diǎn)介紹了對(duì)音圈電機(jī)參數(shù)辨識(shí)方法的比較與選擇,對(duì)本文采用的粒子群算法的發(fā)明及應(yīng)用研究領(lǐng)域作了較詳細(xì)的介紹。根據(jù)LED焊線機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中的音圈電機(jī)實(shí)物,繪其PRO/E三維模型圖,用以介紹其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。分析音圈電機(jī)結(jié)構(gòu)模型,建立音圈

4、電機(jī)數(shù)學(xué)模型。分析LED焊線機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中對(duì)音圈電機(jī)控制的‘PID速度環(huán)、位置環(huán)的雙閉環(huán)控制系統(tǒng)”,為后續(xù)閉環(huán)實(shí)驗(yàn)、采用改進(jìn)的粒子群算法參數(shù)辨識(shí)和辨識(shí)模型的仿真驗(yàn)證奠定基礎(chǔ)。具體分析介紹LED焊線機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中TURBOPMAC控制卡內(nèi)各變量的設(shè)置及功能作用,并介紹了其對(duì)應(yīng)的PEWIN32PR02軟件的數(shù)據(jù)采集功能。詳細(xì)解說了閉環(huán)實(shí)驗(yàn)的采樣頻率,TURBOPMAC的實(shí)驗(yàn)程序以及八組不同PID參數(shù)的實(shí)驗(yàn)方案并繪出閉環(huán)實(shí)驗(yàn)所獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)圖。另

5、外設(shè)計(jì)兩組特定的PID參數(shù)值,實(shí)驗(yàn)并獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。介紹了基本粒子群優(yōu)化算法,并解說了粒子群優(yōu)化算法過于早熟收斂的原因。鑒于該缺點(diǎn)提出粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)。詳細(xì)解說了該改進(jìn)方法,從而避免粒子群算法搜索陷入局部極值,更好的尋找到全局最優(yōu)解。在八組閉環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采用改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法處理數(shù)據(jù),辨識(shí)參數(shù)。以八組中辨識(shí)誤差最小的第五組模型為仿真驗(yàn)證對(duì)象,仿真驗(yàn)證其他七組閉環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。仍以第五組模型為對(duì)象,仿真驗(yàn)證這兩組特定的PID

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