基于改进自适应变异粒子群算法的回转支承运动控制优化

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回转支承作为风力发电机组等设备中的关键零部件,其运行状态直接影响到整机设备的性能,决定了设备中的控制单元(如风电机组中的迎风调向系统)的响应特性,因此研究如何提高回转支承运动控制水平对风电机组等设备的高效运行具有重要意义。回转支承运动控制系统核心环节采用PID控制,这种方法简单成熟,实用性强,但能否找到适合被控对象的最优参数成为影响PID控制器性能的关键,考虑到回转支承自身特性及其运行工况的复杂性,传统方法整定的PID控制器已难以满足其运动控制要求,因此有必要寻找一种有效的参数整定方法以提高控制系统性能。本文从实际需求出发,以提高回转支承运动控制水平为目的,对回转支承运动控制系统从基础建模、算法改进、仿真寻优和实验验证四个方面展开研究。论文的主要研究内容如下:  (1)分析回转支承不同驱动方式的优缺点,阐述回转支承运动控制原理,选择最佳控制方式;对回转支承运动控制系统主要组成部分进行数学建模,包括机械传动等效模型、PMSM数学模型和PI控制器模型,为进一步构建系统仿真模型、对系统进行优化打下基础。  (2)针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)自身缺陷和传统改进方法的不足,对算法作改进研究,基于算法融合思想,将遗传算法中变异操作引入PSO算法中以解决“粒子堆积”问题,在自适应变异粒子群算法(AdaptiveMutation Particle Swarm Optimization,AMPSO)的基础上,简化粒子变异规则、扩展变异对象为整个粒子种群,从而建立改进自适应变异粒子群算法(ImprovedAdaptive Mutation Particle Swarm Optimization,IAMPSO);利用三类典型函数对算法进行性能测试,以验证新算法的全局寻优能力。  (3)基于PI控制参数智能整定思想,采用IAMPSO算法建立IAMPSO-PI控制器;以系统数学模型为基础建立系统仿真模型,并将IAMPSO-PI控制器加入仿真模型中,替代系统速度环中传统PI控制器,通过仿真求解回转支承运动控制系统中速度环PI控制器最佳参数。  (4)搭建回转支承运动控制系统实验平台,以此验证寻优所得参数的实际应用能力,将最佳参数输入系统并运行,观察系统响应性能,通过实验手段分析比较了两种控制策略(采用IAMPSO算法优化所得参数的系统和采用PSO算法优化所得参数的系统)对系统性能的优化能力。  仿真和实验结果表明:本文所提出的IAMPSO算法寻优能力优于标准PSO算法,同时本文提出的控制策略在回转支承运动控制系统中得到了有效应用,提高了系统响应性能和速度跟随性能。本研究提供了一种提高回转支承运动控制水平的新途径。
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