【JL104】遗传算法在伺服系统参数中的应用
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jl104
遗传
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【JL104】遗传算法在伺服系统参数中的应用,jl104,遗传,算法,伺服系统,参数,中的,应用,利用,运用
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指 导教师 ： 王佩 论 文 题 目 ： 遗传 算法在伺服系 统参数 辨 识 中的应 用 班 级 ： 191001 学 生： 宁 帅 学号 ： 091680 论文的结构和主要内容 第一章： 分析了摩擦对伺服系统低速及反向性能的影响，以及如何消除这种不利影响 :综述了近年来国内外在摩擦模型建模、系统辨识、摩擦模型的参数辨识三个方面的研究进展情况，进而提出本文的研究内容。 第二章 ： 比较详细的分析了摩擦现象，包括 :摩擦力的产生、摩擦的动态现象以及伺服系统中的摩擦现象，分析了几种比较常用的静态摩擦模型和动态摩擦模型。为辨识出比较准确的系统摩擦模型作好准备。 第三章： 介绍了遗传算法的数学基础、应用步骤、编码方法、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子以及遗传算法的运行参数，主要阐述了遗传算法的基本原理。 第四章： 介绍了遗传算法应用于系统辨识的基本方法 ;针对伺服系统中的摩擦现象，设计了一种基于遗传算法的摩擦模型参数辨识方法，并通过 最后，对本文的工作做一个总结，并对下一步的工作做了展望。 影响 在伺服系统中，摩擦是一种难以避免的、复杂的物理现象。特别 是 在定位控制、低速度和速度变相的伺服系统中；摩擦力的存在给系统带来很大的影响。一般情况下，伺服系统设计只把摩擦作为一个干扰加以抑制，控制器设计通常没有设计摩擦动态特性的影响，这样的设计没有考虑摩擦非线性的存在对整个系统稳定性造成的影响，随着对伺服系统控制精度要求的提高，摩擦非线性以及动态特性已经成为一个不可忽略的重要问题。 进展 对摩擦非线性环节建立准确的数学模型，无论从认识摩擦现象的角度出发，还是从对其进行补偿，以克服摩擦给伺服系统带来的危害、提高系统的性能的角度出发，其重要性都是不言而喻的 关摩擦建模的研究一直十分活跃，国内外很多学者进行了大量的研究，到目前为止，已经提出的摩擦模型有 30多种。 摩擦对于伺服系统的意义 摩擦模型 静态模型： 它描述的是物体静止时的摩擦力，静摩擦力要大于库仑摩擦力。当外力小于某个值时，静摩擦力抵消外力从而阻止物体运动。因此静态时的摩擦力不能仅仅描述成速度的函数，它还和外力的大小有关 。 动态模型： 人们想到用微分方程来描述摩擦的动态特性，将摩擦力的变化看成速度的一个响应，提出了一系列的动态摩擦模型。目前，微分方程形式的动态模型成为人们研究的热点。 遗传算法概述 研究背景： 遗传算法 (A)作为一种解决复杂问题的有效方法，兴起于在 80年代末和 90年代初期，但它的历史起源可追溯至 60年代初期早期的研究大多以对自然系统的计算机模拟为主。 80年代由 成了遗传算法的基本框架，目前遗传算法所涉及的主要领域有自动控制、规划设计、组合优化、图象处理、信号处理、人工生命等。可见，遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解拓展到了许多更新、更工程化的应用方面。 研究意义： 它可以广泛的应用于人工智能、机器学习、软件工程、知识工程、函数的优化和控制、大系统理论、模式识别、图像处理、过程监控、机器人控制、生物工程、神经网络等众多领域。 研究目标： 通过父系以及母系的基因遗传，后生代比之前生代更加适应于环境，达到优胜劣汰选择的目的，可以作为问题近似最优解 。 遗传算法的特点 遗传算法与问题领域无关且快速搜索的能力是显而易见的，其搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，具有随机性、扩展性容易与其他的算法相结合。 当然遗传算法也有其不足之处，遗传算法的编程实现比较复杂需要进行编码和解码，要得到较多的解需要较长时间。对于初始种群的选择有一定的依赖性，遗传算法并行机制的潜在能力没有得到充分的利用。 研究框架 遗传算法主要过程示意图 基于遗传算法的摩擦参数辨识 伺服系统的静态摩擦模型 静摩擦模型 基于遗传算法的静摩擦参数的辨识 仿真实例 恒速跟踪仿真图 0 0 . 0 5 0 . 1 0 . 1 5 0 . 2 0 . 2 5 0 . 3 0 . 3 500 . 0 50 . 10 . 1 50 . 20 . 2 50 . 30 . 3 5t i m - 1 . 5 0 . 5 0 0 . 5 1 1 . 5- 0 . 5- 0 . 4- 0 . 3- 0 . 2- 0 . 100 . 10 . 20 . 30 . 4 根据遗传算法辨识原理设计了一个基于遗传算法的摩擦模型参数辨识算法。针对一个简单的二阶被控系统，认为选定一个参数己知的摩擦模型作为系统摩擦的参考模型，由系统的输入输出数据，利用遗传算法辨识出系统的摩擦模型参数。并通过 全文总结 摩擦是制约伺服系统控制精度提高的一个重要因素 ，要想实现伺服系统的低速高精度控制 ， 就须对系统存在的摩擦进行补偿 。 基于摩擦模型的补偿方法更加具有针对性 ， 如果能得到系统的比较准确的摩擦模型 ， 一般都能得到很好的控制效果 。 摩擦模型参数辨识是本文讨论的主要问题 。 综述了国内外在摩擦模型参数辨识方面的研究进展情况 ， 详细分析了摩擦力的产生机理 、 摩擦的动态现象 、 伺服系统中的摩擦现象以及几种常用的静态 、动态摩擦模型 。 通过分析 、 比较 ， 从而选择静摩擦模型 简述了遗传算法的原理 ， 编码方法 、 适应度函数 、 选择算子 、 交叉算子 、变异算子 。 利用 获取静摩擦模型 设计了基于遗传算法的摩擦系数辨识方法 ， 对某静摩擦模型进行参数辨识 。 通过在 由仿真结果验证了辨识方法的可行性 。 问题讨论 展望 本论文针对伺服系统中存在的摩擦现象，分析了摩擦对伺服系统性能的影响以及如何消除摩擦对系统性能的影响，比较详细的分析了摩擦力的产生摩擦的动态现象以及伺服系统中的摩擦特性，分析了几种比较常用的静态摩擦模型和动态摩擦模型，简单介绍了遗传算法的基本理论、数学基础及其实现方法在此基础上提出了一种基于遗传算法的摩擦模型参数辨识和伺服系统摩擦补偿仿真，验证了遗传算法的有效性。 理论上，遗传算法是同时估计参数空间中的许多点，利用遗传信息和适者生存的策略来指导方向，所以它具有全局优化的能力，并且不需要假定搜索空间是连续的，所以用遗传算法进行系统辨识，适应面广、计算稳定和辨识精度高。而且利用遗传算法建模，可时确定模型结构及参数，对于线性模型，可同时获得系统的时滞及摩擦现象。所以在以后的学习中可继续优化遗传算法的模型参数提高计算效率。 本文是在王佩导师的悉心指导和帮助下完成的。在此期间，王老师丰富的实践经验、渊博的学识和严谨的治学态度给我留
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