本文關(guān)鍵詞：基于粒子群算法優(yōu)化的模糊控制器設(shè)計(jì)與應(yīng)用

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【摘要】：近年來,隨著模糊控制的不斷發(fā)展,其控制對象逐漸從水泥窯、家用電器等擴(kuò)展到機(jī)器人、機(jī)床等。因此,對模糊控制器的性能及其設(shè)計(jì)方法也提出了越來越高的要求。模糊控制啟發(fā)于人類大腦決策行為,具有魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),能夠?qū)Ψ蔷�性系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)良好的控制。但模糊控制同樣具有控制精度低、開發(fā)周期長等缺陷。采用優(yōu)化算法對模糊控制器參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)成為縮短模糊控制器開發(fā)周期的一個(gè)重要方向。粒子群算法是一種模擬鳥群智能的優(yōu)化算法。該算法具有參數(shù)少、算法簡單、能夠進(jìn)行全局尋優(yōu)等優(yōu)點(diǎn),從而逐漸被引入到模糊控制器的參數(shù)優(yōu)化中。首先,研究了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法及其參數(shù)設(shè)置方法。在此基礎(chǔ)上,提出一種根據(jù)各個(gè)粒子適應(yīng)值自動(dòng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)因子的策略,并將模擬退火Metropolis準(zhǔn)則引入粒子更新過程中,組成一種新的自適應(yīng)模擬退火粒子群算法。經(jīng)過多峰值測試函數(shù)的檢驗(yàn),該算法更易跳出局部最優(yōu)解,可達(dá)到更高的優(yōu)化精度。然后,通過研究PID模糊模擬原理,提出了一種用PI模糊模擬進(jìn)行模糊控制器模糊規(guī)則初始化,再以自適應(yīng)模擬退火粒子群算法優(yōu)化其模糊規(guī)則權(quán)值與量化比例因子的模糊控制器設(shè)計(jì)方法。同時(shí)給出了該模糊控制器的設(shè)計(jì)流程以及算法程序。采用典型二階工業(yè)過程函數(shù)測試了該模糊控制器的性能。仿真結(jié)果表明,該方法設(shè)計(jì)的模糊控制器繼承了PI控制器的控制精度,并具有比PI控制器更快的響應(yīng)速度。最后,為了進(jìn)一步驗(yàn)證該模糊控制器設(shè)計(jì)方法的有效性,分別采用該模糊控制器對無刷直流電機(jī)的速度環(huán)以及手術(shù)機(jī)器人從手夾持力進(jìn)行控制。仿真結(jié)果表明,在無刷直流電機(jī)遇到突變載荷或帶載啟動(dòng)時(shí),該模糊控制器較PI控制器具備更強(qiáng)的抗干擾性;在手術(shù)機(jī)器人從手夾持對象彈性模量產(chǎn)生較大變化時(shí),該模糊控制器較PI控制器具有更穩(wěn)定的控制性能。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TP273.4

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