基于ARX模型辨识和混合粒子群参数优化对自动引导车控制系统研究

• 作者: 王启来 董朝轶 周鹏 陈晓艳 齐咏生
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 关键词: AGV 系统辨识 HPSO 参数优化 PID控制器
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 先进控制与智能制造|ADVANCED CONTROL AND INTELLIGENT MANUFACTURING
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.07.058

摘要

自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicle)系统数学模型的建模准确性是影响AGV控制精度的重要因素.传统AGV在系统结构未知下采用PID控制算法进行控制,其控制器参数主要依靠人工试凑,工作量大、鲁棒性差、难以达到较高的控制精度.为解决这一问题,针对磁导航AGV的实际工程需求,应用ARX模型及参数辨识方法对磁导航AGV进行建模.基于所辨识出的模型,采用一种基于混合粒子群算法(HPSO,Hybrid Particle Swarm Opti-mization)对磁导航AGV的PID控制器参数进行寻优.并以积分误差准则(ITAE)作为误差性能指标,对试凑法、标准PSO、HPSO所寻最优参数对磁导航AGV的仿真及实际应用控制效果进行了比较.结果 表明:采用HPSO方法所设计的PID控制器控制效果比试凑法和标准PSO法更理想.具有较好的控制性能指标,能够提高控制系统的适应性和鲁棒性,具有一定的实际工程价值.