刘李婷, 冯浩, 周晨曦, 殷晨波, 曹东辉, 孙琳
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针对传统方法难以高精度辨识摩擦模型参数的问题,基于LuGre摩擦模型,结合遗传算法与粒子群优化算法,提出一种混合优化算法以提升参数辨识精度及收敛至全局最优解的能力。该算法在标准粒子群优化算法框架中引入遗传算法的选择与交叉操作,并采用自适应调整策略优化惯性权重和学习系数,增强其搜索性能。所提出的混合优化算法在摩擦模型参数辨识精度上优于遗传算法和粒子群算法,最大摩擦误差仅为1.70 kN。与遗传算法获得的静态最优解相比,混合优化算法将解的质量提升了40.68%。为进一步提升23 t挖掘机电液伺服系统的轨迹跟踪稳定性和精度,基于前述摩擦模型辨识结果,设计了一种新型自适应摩擦补偿控制器。通过正弦轨迹跟踪试验,将设计的控制器与现有的比例积分微分控制器和前馈补偿控制器进行对比。相较于其他控制器,自适应摩擦补偿控制器提高了系统的跟踪性能,最大跟踪误差仅为11.56 mm;能有效补偿摩擦及其他干扰,成功消除了爬行现象并抑制了平峰现象,提升了系统的轨迹跟踪精度和鲁棒性。