伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化

• 作者: 孙彦瑞 苏成志
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 关键词: 转动惯量 非线性动态学习因子 粒子群优化算法 速度控制器PI参数
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 96-99,104
• 页数: 5页
• 分类号: TH166|TG506
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.04.023

摘要

在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低.提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优化算法进行改进.该算法以伺服系统控制模型中的速度控制器为核心,实时辨识负载转动惯量值,使伺服系统内部控制参数根据实际工况调节;运用该辨识值,通过计算得到速度控制PI参数值,并实时修正速度控制器PI参数值.MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,无论在电机启动过程中、还是负载扰动下,该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力.