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基于粒子群优化算法的最小拍无波纹控制器设计 被引量:1

Design of ripple-free minimum deadbeat controller based on aparticle swarm optimization method
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摘要 针对最小拍无波纹控制器教学中存在的计算量大的问题,提出了一种应用粒子群优化算法自动求解最小拍无波纹控制器的方法。通过应用系统的闭环Z传递函数和闭环误差Z传递函数之间的数学关系构造适应度函数,然后采用粒子群优化算法求解闭环Z传递函数和闭环误差Z传递函数中的未知系数,以实现最小拍无波纹控制器设计的自动化。数值仿真结果表明,应用该算法和手工计算的结果一致,验证了该算法的可行性和准确性。研究结果为更好地开展最小拍无波纹控制器设计的理论教学、实验和工程应用提供了一种计算机辅助设计工具和思路。 Aiming at the heavy burden on computation for design of ripple‐free minimum deadbeat controller by manual design ,a novel particle swarm optimization method is presented .The fitness function is constructed on the basis of the mathematical relationship between closed‐loop Z transfer function and closed‐loop error Z transfer function .Then ,the unknown variables could be easily determined using a particle swarm optimization algorithm ,and subsequently the ripple‐free minimum beat controller is determined .Finally ,the numerical simulation demonstrates that the result from the presented algorithm is equal to those from manual design ,which validates the feasibility and accuracy of the algorithm . This work provides a valuable computer‐aided design tool for improving the theoretical teaching and experiments on design of ripple‐free minimum deadbeat controller .
出处 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2015年第9期80-83,87,共5页 Experimental Technology and Management
基金 中国矿业大学青年教师教学改革计划资助项目(201116) 国家自然科学基金资助项目(51307172) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2012567) 教育部博士点基金资助项目(20120095120027)
关键词 计算机控制系统 最小拍无波纹控制器 粒子群优化算法 仿真 computer controlled system ripple-free minimum deadbeat controller particle swarm optimization algorithm simulation
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