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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黄伟[1,2] 徐建[3] 朱大勇[1,2] 卢剑伟[4]
机构地区:[1]合肥工业大学土木与水利工程学院,合肥230009 [2]安徽土木工程结构与材料省级实验室 [3]中国机械工业集团公司,北京100080 [4]合肥工业大学机械与汽车工程学院,合肥230009
出 处:《科学技术与工程》2014年第21期89-93,103,共6页Science Technology and Engineering
基 金:国家自然科学基金(51078123;51179043)资助
摘 要:精密设备的振动控制效果直接关系到其是否能够正常使用。线性二次型最优控制算法(LQR)已广泛应用于振动控制领域。关于LQR控制器权矩阵的确定问题一直备受关注,而传统的计算往往以假设或经验性取值为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-LQR控制器,对精密设备微振动进行了LQR权值自整定的优化控制研究;并针对不同工况进行了对比仿真。数值结果表明,合理的隔振系统参数设置及权值搜索范围对于控制效果影响较大,在此基础上的适应值函数选取亦有一定影响;但并非决定作用。研究为精密设备微振动及最优LQR振动控制提供了新思路。Whether the precision equipment function properly is closely related to the effect of vibration con- trol. Linear quadratic optimal control algorithm (LQR), has been widely used in vibration control. LQR control- ler' s weight matrix is always concerned, the traditional method is based on assumptions or empirical values, it is unscientific and cannot give full play to the controller performance. Self-Adaptive Weight PSO (SAWPSO) over- comes the precocious situation of the traditional particle swarm optimization, and it can achieve the local and global optimum balance. Based on the SAWPSO, and SAWPSO-LQR controller is designed, LQR weight matrix self-turn- ing optimization of precision equipment vibration control is studied. Numerical results show that rational isolation parameter and searching scope have a important impact on optimization effect, fitness function is selected on the ba- sis is also a certain influence, but not a decisive role. The study presented provides a new idea for precision equip- ment micro vibration and optimal LQR vibration control.
关 键 词:精密设备 振动控制 线性二次型最优控制 自适应权重粒子群算法 SAWPSO-LQR控制器 隔振参数 适应值函数 参数搜索范围
分 类 号:TH825[机械工程—仪器科学与技术]
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