【摘 要】
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电液位置伺服系统由于良好的快速响应性与较强的抗负载能力,同时兼具重量轻及尺寸小等优点,在工业领域当中应用广泛。但电液伺服系统存在着模型不确定、参数摄动、负载力多变等多种复杂扰动因素,这对电液位置伺服系统的抗扰精度有较大影响,同时也会极大地影响系统的跟踪与控制精度。本文将电液位置伺服系统作为研究对象,基于阀控缸原理及伺服实验台的参数,进行理论建模。针对系统存在的多源扰动、参数不确定性、内外部扰动和控
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目,项目编号为LH2019E064
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电液位置伺服系统由于良好的快速响应性与较强的抗负载能力,同时兼具重量轻及尺寸小等优点,在工业领域当中应用广泛。但电液伺服系统存在着模型不确定、参数摄动、负载力多变等多种复杂扰动因素,这对电液位置伺服系统的抗扰精度有较大影响,同时也会极大地影响系统的跟踪与控制精度。本文将电液位置伺服系统作为研究对象,基于阀控缸原理及伺服实验台的参数,进行理论建模。针对系统存在的多源扰动、参数不确定性、内外部扰动和控制输入饱和非线性等干扰因素,设计了三种抗干扰控制器。首先针对原自抗扰控制器中的三大模块:过渡过程（TD）、扩张状态观测器（ESO）和非线性反馈控制律（NLSEF）,进行算法的改进设计,再利用带宽时间尺度法对其进行带宽参数的整定,对此抗扰控制器进行最优化参数整定,从而设计出改进的抗扰控制器。为了进一步提高抗干扰控制精度,引入比例微分器（PD）进行前馈补偿,设计出PD前馈型抗扰控制器。为了更进一步提高抗扰精度,引入误差补偿控制器进行前馈控制,设计出误差前馈抗扰控制器。并通过仿真和实验验证所设计的抗扰控制器的抗干扰控制效果。由于所设计的抗干扰控制器所需整定的参数众多,传统的遗传算法因为交叉变异难以寻找出最优解,故采用寻优效果较强的粒子群智能算法来调节控制器参数。同时针对粒子群算法易陷入局部最优这一特性,改进惯性权重参数提高其寻优特性;但改进后的粒子群算法仍难以完全避免陷入局部最优,故引入不易陷入局部最优的灰狼算法进行参数调节,并将灰狼算法中线性收敛因子改进为非线性模式。同时引入粒子群算法中的学习因子对灰狼寻优路径进行更新,以提高其寻优效果;改进后的灰狼算法由于所调参数过多不易调节,故采用算法简单的萤火虫算法进行参数调节。为了提高其调参效果,通过自适应调节光吸收系数和随机参数来改进为人工萤火虫群智能算法进行参数寻优调节,通过15个测试函数分别对传统的遗传算法及改进前后的六种群智能算法进行性能测试,并通过仿真和实验验证三种改进的群智能算法对所设计的抗干扰控制器调参后的抗干扰控制效果。
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