改進(jìn)粒子群算法在音圈電機(jī)系統(tǒng)辨識的應(yīng)用研究.pdf

1、分類號：UDC：密級：學(xué)校代號：11845學(xué)號：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)的動力學(xué)方程中有幾個未知參數(shù)。因此，系統(tǒng)辨識是其動態(tài)系統(tǒng)分析的前提。然而在系統(tǒng)辨

2、識的方法中，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。本文實驗平臺是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。通過對焊線機(jī)中音圈電機(jī)及其閉環(huán)系統(tǒng)的分析，設(shè)計幾組實驗并運(yùn)用改進(jìn)的APSO算法對音圈電機(jī)系統(tǒng)辨識。再借

3、助Matlab／simulink軟件仿真驗證所選定的未知參數(shù)的準(zhǔn)確性。仿真驗證表明，仿真結(jié)果和實驗結(jié)果之間能良好的擬合。本文的工作主要有以下幾個方面：簡要的總結(jié)了音圈電機(jī)的發(fā)展歷程，歷來參數(shù)辨識所用方法的國內(nèi)外研究，重點(diǎn)介紹了對音圈電機(jī)參數(shù)辨識方法的比較與選擇，對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)實驗平臺中的音圈電機(jī)實物，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)實驗平臺中對音圈電機(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)實驗、采用改進(jìn)的粒子群算法參數(shù)辨識和辨識模型的仿真驗證奠定基礎(chǔ)。具體分析介紹LED焊線機(jī)實驗平臺中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)實驗的采樣頻率，TURBOPMAC的實驗程序以及八組不同PID參數(shù)的實驗方案并繪出閉環(huán)實驗所獲得的實驗數(shù)據(jù)圖。另

5、外設(shè)計兩組特定的PID參數(shù)值，實驗并獲得實驗數(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)實驗數(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)，辨識參數(shù)。以八組中辨識誤差最小的第五組模型為仿真驗證對象，仿真驗證其他七組閉環(huán)實驗數(shù)據(jù)。仍以第五組模型為對象，仿真驗證這兩組特定的PID