【摘要】：針對(duì)ROV變量液壓推進(jìn)器伺服控制系統(tǒng)的控制模型,提出了采用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行控制模型參數(shù)辨識(shí)。為解決遺傳算法易早熟,難以找到精確解等問題,采用一種基于均勻設(shè)計(jì)的種群初始化方法和一種改進(jìn)變異方式的深度捕食策略,有效提高了ROV變量液壓推進(jìn)器伺服控制模型辨識(shí)算法的全局收斂性和搜索效率。同時(shí),利用液壓試驗(yàn)平臺(tái)搭建液壓回路模擬液壓推進(jìn)器伺服控制系統(tǒng),采集試驗(yàn)數(shù)據(jù)辨識(shí)得到了ROV變量液壓推進(jìn)器的精確控制模型,仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了辨識(shí)算法的可行性和模型的正確性。
[Abstract]:Aiming at the control model of ROV variable hydraulic thruster servo control system, an improved genetic algorithm is proposed to identify the parameters of the control model. In order to solve the problem that genetic algorithm is precocious and difficult to find exact solution, a population initialization method based on uniform design and a deep predation strategy based on improved mutation method are adopted. The global convergence and search efficiency of the servo control model identification algorithm for ROV variable hydraulic thruster are improved effectively. At the same time, the hydraulic loop simulation hydraulic thruster servo control system is built by using the hydraulic test platform, and the accurate control model of the ROV variable hydraulic propeller is obtained by collecting the test data. Simulation and experimental results show the feasibility of the identification algorithm and the correctness of the model.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.9

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本文編號(hào)：2261750