基于遗传算法的0.6MN快锻液压机多PID控制器参数优化研究

发布时间：2017-08-19 09:13

  本文关键词：基于遗传算法的0.6MN快锻液压机多PID控制器参数优化研究

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【摘要】：快锻液压机是一种主要用于金属成型的重型机械设备,由于锻造速度快、控制精度好、自动化程度高、工艺范围广以及节能、节材显著,被广泛应用于工业生产中,其装备水平反应了一个国家机械制造水平和能力。电液伺服系统是决定快锻液压机工作特性及锻件产品质量的关键设备。快锻液压机电液伺服系统随着压机行程和锻造频率的不同,其控制性能差别很大,定参数PID控制器不能使快锻液压机在不同工况下均获得理想的控制性能,难以满足锻造工艺要求。本文以0.6MN快锻液压机为研究对象,针对上述问题提出基于改进遗传算法的多PID控制器参数优化方法,建立不同工况的参数调节专家库,从而优化快锻液压机控制性能。进而提高快锻液压机的整体水平,为现代化快锻液压机电液伺服系统优化设计提供技术支撑。基于机理建模方法,结合0.6MN快锻液压机电液伺服控制系统及技术参数,研究四通道负载口独立控制电液伺服系统的数学模型。然后基于0.6MN快锻液压机电液伺服系统实验平台进行了辨识实验,结合辨识实验数据和建立的数学模型进行系统辨识,得到了0.6MN快锻液压机电液伺服系统频域参数模型,修正了系统的数学模型和仿真模型的相关参数。并分别在时域和频域对辨识模型的正确性进行了验证。在利用系统辨识结果优化仿真模型的基础上,基于遗传算法对多PID控制器参数进行优化。为防止遗传算法迭代过程过早收敛陷入局部最优,对传统的遗传算法进行了适应度函数尺度变换改进。利用改进后遗传算法对不同工况下PID控制器参数进行优化,并通过MATLAB软件对该算法的有效性进行了仿真分析。基于0.6MN快锻液压机电液伺服系统实验平台进行实验研究,实验结果证明基于改进遗传算法进行优化整定后的多PID控制器使快锻液压机系统控制性能得到了显著的改进。
【关键词】：快锻液压机 系统辨识 遗传算法 多PID控制器 参数优化
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG315.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外发展现状研究11-18
• 1.2.1 快锻液压机发展历史及现状11-15
• 1.2.2 快锻液压机智能控制策略发展现状15-17
• 1.2.3 PID控制器参数优化研究现状17-18
• 1.3 课题主要研究内容18-19
• 第2章 快锻液压机电液伺服系统建模研究19-27
• 2.1 引言19
• 2.2 0.6MN快锻液压机电液伺服系统原理19-20
• 2.3 0.6MN快锻液压机电液伺服系统建模20-26
• 2.3.1 压下过程建模分析20-25
• 2.3.2 回程过程建模分析25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 0.6MN快锻液压机电液伺服系统辨识研究27-39
• 3.1 引言27
• 3.2 基于最小二乘法的系统辨识基本原理27-31
• 3.2.1 系统辨识的概念27-28
• 3.2.2 最小二乘参数辨识法28-29
• 3.2.3 系统辨识流程29-31
• 3.3 0.6MN快锻液压机系统辨识实验31-34
• 3.3.1 系统辨识实验要求31-32
• 3.3.2 系统辨识实验基本过程32-34
• 3.4 基于递推最小二乘法的 0.6MN快锻液压机系统辨识34-38
• 3.4.1 辨识数据预处理34-35
• 3.4.2 模型估算35-36
• 3.4.3 模型检验36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 基于遗传算法的 0.6MN快锻液压机多PID控制器参数优化39-56
• 4.1 PID控制器的基本原理39-40
• 4.2 遗传算法及其实现的基本过程40-46
• 4.2.1 待优化多PID控制器参数的编码和解码41-42
• 4.2.2 初始种群的选取42
• 4.2.3 适应度函数的确定42-44
• 4.2.4 遗传操作算子的确定44-46
• 4.3 基于适应度函数尺度变换的改进遗传算法46-48
• 4.4 仿真结果分析48-54
• 4.4.1 适应度函数尺度变换仿真研究48-50
• 4.4.2 基于改进遗传算法实现不同工况下多PID控制器参数优化50-54
• 4.5 本章小结54-56
• 第5章 0.6MN快锻液压机电液伺服系统实验研究56-70
• 5.1 引言56
• 5.2 0.6MN快锻液压机实验平台介绍56-61
• 5.2.1 0.6MN快锻液压机实验平台液压系统56-58
• 5.2.2 0.6MN快锻液压机实验平台控制系统58-61
• 5.3 实验研究61-69
• 5.3.1 实验步骤61-63
• 5.3.2 实验结果分析63-69
• 5.4 本章小结69-70
• 结论70-71
• 参考文献71-75
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果75-76
• 致谢76-77
• 作者简介77

【参考文献】

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本文编号：699867