基于粒子群模糊滑模控制的三维桥式吊车系统
本文关键词:基于粒子群模糊滑模控制的三维桥式吊车系统
【摘要】:三维桥式吊车具有结构简单、负载能力强、操作方便、占地面积小和运送效率高等优点,广泛应用于港口、车间、仓库和工地等工业场所。吊车系统是一种欠驱动、非线性系统,对三维桥式吊车控制问题的研究有助于促进欠驱动系统的控制理论发展,也有助于研究一般非线性系统的控制方法。 为了实现三维桥式吊车的快速准确地定位控制与稳定的防摆控制,本文做了以下工作: 1利用拉格朗日方法建立了吊车的三维模型,从而比先前的二维模型更加精确、更有使用价值;在平衡点把模型线性化处理,分析了吊车模型的能控性与能观性;分别建立了二维模型与一维模型并且线性化处理,为简单仿真研究及实物实验做了必要的准备工作。 2因为PID控制器应用广泛、结构简单、具有鲁棒性,PSO算法计算效率高、易于编程实现,所以把两者结合起来,设计出了PSO-PID控制器。通过仿真实验证明了PSO-PID控制器比传统PID控制器能使三维吊车更加快速的定位并且起到了防止运行过程中摆动过大的作用。 3针对需要解决的定位问题与防摆问题,把滑模控制、模糊控制、变论域自适应控制和粒子群优化算法相结合,提出了一种新的基于粒子群优化的自适应模糊滑模控制器(Adaptive Fuzzy Sliding Mode Controller Based on Particle Swarm Optimization, PSO-AFSMC)。仿真结果表明,吊车的摆角更小且稳定、定位更加快速准确且无超调。在相同条件下,PSO-AFSMC控制器的性能均优于AFSMC控制器、PSO-PID控制器及传统PID控制器的性能。
【关键词】:粒子群 变论域 防摆与定位 三维吊车
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TH21;TP273
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 1 绪论8-14
- 1.1 研究背景及意义8-9
- 1.2 国内外研究现状9-13
- 1.2.1 吊车建模研究9-10
- 1.2.2 控制算法研究10-12
- 1.2.3 运动规划研究12
- 1.2.4 需要解决问题12-13
- 1.3 本文的主要工作13-14
- 2 建立三维吊车模型及分析能控能观性14-23
- 2.1 建立三维模型15-21
- 2.1.1 建立吊车模型坐标系15-16
- 2.1.2 吊车的动力学方程组16-17
- 2.1.3 吊车模型的矩阵形式17-19
- 2.1.4 线性化三维模型19-20
- 2.1.5 分析能控能观性20-21
- 2.2 建立二维模型21
- 2.3 建立一维模型21-22
- 2.4 本章小结22-23
- 3 三维吊车的PSO-PID控制23-31
- 3.1 PSO算法23-24
- 3.2 PSO-PID控制器设计24-26
- 3.3 PSO优化过程26-27
- 3.4 仿真结果27-30
- 3.4.1 PSO优化结果分析27-28
- 3.4.2 PSO-PID与PID对比28-30
- 3.5 本章小结30-31
- 4 粒子群优化的自适应模糊滑模控制31-39
- 4.1 滑模控制31-33
- 4.1.1 滑模控制介绍31-32
- 4.1.2 滑模控制系统32
- 4.1.3 滑模控制器32-33
- 4.2 模糊控制33-35
- 4.2.1 模糊控制介绍33
- 4.2.2 模糊控制系统33
- 4.2.3 模糊控制器33-35
- 4.3 变论域自适应模糊控制35-37
- 4.3.1 变论域自适应模糊控制介绍35
- 4.3.2 变论域自适应模糊控制器35-37
- 4.4 粒子群优化的自适应模糊滑模控制37-38
- 4.5 本章小结38-39
- 5 三维吊车的PSO-AFSMC控制39-52
- 5.1 建立系统仿真模型39-40
- 5.2 PSO-AFSMC控制器设计40-43
- 5.2.1 AFSMC控制器设计40-42
- 5.2.2 PSO-AFSMC控制器设计42-43
- 5.3 仿真结果43-51
- 5.3.1 PSO-AFSMC与AFSMC对比43-47
- 5.3.2 PSO优化结果分析47-48
- 5.3.3 PSO-AFSMC与PSO-PID对比48-51
- 5.4 本章小结51-52
- 结论52-53
- 参考文献53-56
- 攻读硕士学位期间发表学术论文情况56-57
- 致谢57-58
【参考文献】
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,本文编号:1014428
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