自动平衡式数字显示仪表参数优化模型构建
发布时间:2022-01-15 23:28
为了提高自动平衡式数字显示仪表响应速度、精度以及运行稳定性,构建一种新的自动平衡式数字显示仪表参数优化模型。分析了自动平衡式数字显示仪表工作原理,在此基础上,将自动平衡式数字显示仪表参数优化问题转换成PID参数优化问题,构建仪表参数优化模型。通过自适应蚁群算法,利用状态转移规则,向信息素多、路径短的方向移动,获取模型最优解。经验证,构建模型可提高自动平衡式数字显示仪表响应速度、降低超调量,并且可有效抵御外界干扰,稳定性好。
【文章来源】:自动化与仪器仪表. 2020,(12)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
自动平衡式数字显示仪表工作原理
自动平衡式数字显示仪表中不但存在连续信号,还包含数字信号输出[6-7],所以自动平衡式数字显示仪实际上为计算机控制的随动系统。微处理器为自动平衡式数字显示仪表的核心,用于处理数字信号,计算速度块,无需分析时延[8]。通过连续信号模型即可有效描述自动平衡式数字显示仪表。图2所示的为自动平衡式数字显示仪表参数优化模型示意图。自动平衡式数字显示仪表参数优化模型通过PID控制实现,PID控制就是比例-积分-微分控制,是以经典控制理论为基础的一种控制技术[9-10]。在自动平衡式数字显示仪表中,被控对象结构与参数无法完全被掌握,自动平衡式数字显示仪表参数需进行优化处理,常采用PID控制技术完成。在无法完全掌握自动平衡式数字显示仪表,或无法利用有效的测量技术对参数进行采集的情况下,也可采用PID控制技术。PID控制器通过自动平衡式数字显示仪表误差,借助比例、积分与微分求解控制量并完成参数优化,是一种有效的技术。
图3中横坐标是KI、KP、KD所需的12位数字,纵坐标是每位数字相应的数值。假设蚂蚁从原点出发,在其爬行至线段终点的情况下完成一次循环,通过建立路径可对KI、KP、KD值进行描述。
【参考文献】:
期刊论文
[1]径向基函数参数化翼型的气动力降阶模型优化[J]. 张珺,李立州,原梅妮. 应用数学和力学. 2019(03)
[2]基于快速反射镜的模糊自适应PID控制算法研究[J]. 赵继庭,金刚石,高旭辉. 激光与红外. 2018(06)
[3]基于人机工程学的汽车驾驶室内仪表板的数字化参数优化设计[J]. 张修乾. 科学技术与工程. 2018(12)
[4]基于粒子群优化的UKF在SINS/GPS组合导航中的应用[J]. 徐晓苏,闫琳宇,吴晓飞,庞东,彭源源. 中国惯性技术学报. 2018(02)
[5]乙烯气相聚合工艺参数优化及反应过程的数学模型建立[J]. 罗静彦. 合成树脂及塑料. 2017(05)
[6]基于模糊PID控制算法的HI-13串列加速器头部电压稳压控制模块研究[J]. 雷洁珩,胡跃明. 原子能科学技术. 2017(06)
[7]压力传感器结构参数识别及优化方法[J]. 崔宏敏,陈宝成,丁钟凯,刘宝伟,李慧敏. 仪器仪表学报. 2016(12)
[8]改进蚁群算法求解移动机器人路径规划[J]. 张成,凌有铸,陈孟元. 电子测量与仪器学报. 2016(11)
[9]基于人群搜索算法优化参数的支持向量机短期电力负荷预测[J]. 魏立兵,赵峰,王思华. 电测与仪表. 2016(08)
[10]多响应稳健参数设计的贝叶斯建模与优化[J]. 汪建均,马义中,欧阳林寒,孙金生,刘健. 管理科学学报. 2016(02)
本文编号:3591512
【文章来源】:自动化与仪器仪表. 2020,(12)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
自动平衡式数字显示仪表工作原理
自动平衡式数字显示仪表中不但存在连续信号,还包含数字信号输出[6-7],所以自动平衡式数字显示仪实际上为计算机控制的随动系统。微处理器为自动平衡式数字显示仪表的核心,用于处理数字信号,计算速度块,无需分析时延[8]。通过连续信号模型即可有效描述自动平衡式数字显示仪表。图2所示的为自动平衡式数字显示仪表参数优化模型示意图。自动平衡式数字显示仪表参数优化模型通过PID控制实现,PID控制就是比例-积分-微分控制,是以经典控制理论为基础的一种控制技术[9-10]。在自动平衡式数字显示仪表中,被控对象结构与参数无法完全被掌握,自动平衡式数字显示仪表参数需进行优化处理,常采用PID控制技术完成。在无法完全掌握自动平衡式数字显示仪表,或无法利用有效的测量技术对参数进行采集的情况下,也可采用PID控制技术。PID控制器通过自动平衡式数字显示仪表误差,借助比例、积分与微分求解控制量并完成参数优化,是一种有效的技术。
图3中横坐标是KI、KP、KD所需的12位数字,纵坐标是每位数字相应的数值。假设蚂蚁从原点出发,在其爬行至线段终点的情况下完成一次循环,通过建立路径可对KI、KP、KD值进行描述。
【参考文献】:
期刊论文
[1]径向基函数参数化翼型的气动力降阶模型优化[J]. 张珺,李立州,原梅妮. 应用数学和力学. 2019(03)
[2]基于快速反射镜的模糊自适应PID控制算法研究[J]. 赵继庭,金刚石,高旭辉. 激光与红外. 2018(06)
[3]基于人机工程学的汽车驾驶室内仪表板的数字化参数优化设计[J]. 张修乾. 科学技术与工程. 2018(12)
[4]基于粒子群优化的UKF在SINS/GPS组合导航中的应用[J]. 徐晓苏,闫琳宇,吴晓飞,庞东,彭源源. 中国惯性技术学报. 2018(02)
[5]乙烯气相聚合工艺参数优化及反应过程的数学模型建立[J]. 罗静彦. 合成树脂及塑料. 2017(05)
[6]基于模糊PID控制算法的HI-13串列加速器头部电压稳压控制模块研究[J]. 雷洁珩,胡跃明. 原子能科学技术. 2017(06)
[7]压力传感器结构参数识别及优化方法[J]. 崔宏敏,陈宝成,丁钟凯,刘宝伟,李慧敏. 仪器仪表学报. 2016(12)
[8]改进蚁群算法求解移动机器人路径规划[J]. 张成,凌有铸,陈孟元. 电子测量与仪器学报. 2016(11)
[9]基于人群搜索算法优化参数的支持向量机短期电力负荷预测[J]. 魏立兵,赵峰,王思华. 电测与仪表. 2016(08)
[10]多响应稳健参数设计的贝叶斯建模与优化[J]. 汪建均,马义中,欧阳林寒,孙金生,刘健. 管理科学学报. 2016(02)
本文编号:3591512
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/yiqiyibiao/3591512.html