【摘 要】
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由于电液伺服系统的非线性导致PID控制难以对系统模型进行良好的预测控制,构建了由液压伺服阀和液压缸组成的电液伺服系统模型,并利用布谷鸟搜索算法(CSA)和遗传算法(GA)实现对电液伺服系统的模型预测控制(MPC)。依据连续状态空间模型建立了力识别模型,对液压缸和黑箱进行了数学建模。采用CSA和GA算法对MPC控制进行优化和参数整定,提高系统模型的稳定性和控制性能。对系统模型的外力、电压和振幅信号进行仿真实验,并与PID控制进行比较。结果表明:相比于PID控制,利用CSA和GA的MPC控制下外力的超调量降低
【机 构】
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江苏航运职业技术学院,上海理工大学
【基金项目】
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南通市科技局项目(MSZ19109),江苏航院科技项目(HYKY/2019Z01)。
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由于电液伺服系统的非线性导致PID控制难以对系统模型进行良好的预测控制,构建了由液压伺服阀和液压缸组成的电液伺服系统模型,并利用布谷鸟搜索算法(CSA)和遗传算法(GA)实现对电液伺服系统的模型预测控制(MPC)。依据连续状态空间模型建立了力识别模型,对液压缸和黑箱进行了数学建模。采用CSA和GA算法对MPC控制进行优化和参数整定,提高系统模型的稳定性和控制性能。对系统模型的外力、电压和振幅信号进行仿真实验,并与PID控制进行比较。结果表明:相比于PID控制,利用CSA和GA的MPC控制下外力的超调量降低
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