改进粒子群算法应用于挖掘机铲斗位置控制.pdf

《改进粒子群算法在挖掘机铲斗位置控制中的应用》 挖掘机作为现代工程中不可或缺的机械设备，其工作装置的精准定位是实现自动化作业的关键。传统的PID控制器在面对挖掘机电液伺服系统中存在的非线性因素（如死区、饱和、摩擦等）时，往往难以达到理想控制效果。针对这一问题，研究者们提出了运用改进的粒子群优化算法（IPSO）来优化PID控制器参数，以提升系统性能。 粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的集体行为寻找最优解。然而，标准PSO算法在处理复杂问题时可能会出现早熟收敛和局部最优等问题。为解决这些问题，文献中引入了遗传算法的选择和交叉操作，形成了混合优化算法。这种改进后的粒子群算法不仅增强了全局搜索能力，还能够更好地适应非线性系统。 在挖掘机铲斗位置控制中，该研究首先建立了电液比例系统的结构模型，包括控制器、比例放大器、比例减压阀、多路阀、液压缸、工作装置和位移传感器等组成部分。然后，通过将改进的粒子群算法应用于PID参数的优化整定，提升了系统的动态响应和轨迹控制精度。 为了验证算法的有效性，研究人员建立了一个具有PID控制器功能的仿真平台，并对比了改进粒子群算法、标准粒子群算法和相位裕度方法对PID控制器的整定效果。经过模拟铲斗平地运动试验，结果显示，改进粒子群算法整定的PID控制器在电液伺服系统的动态响应和精确轨迹控制方面表现优越，能有效应对系统中的非线性因素，提高了控制系统的稳定性和精度。 此外，文献中还引用了其他研究，例如最小二乘系统辨识法与智能PID控制的结合，以及针对具有不对称死区电液伺服系统的位置控制问题的研究，这些都为非线性液压系统的建模和控制提供了有益的思路。 改进粒子群算法在挖掘机铲斗位置控制的应用，展示了在解决复杂非线性控制问题上的潜力，为实现挖掘机的自动化和智能化控制提供了新的解决方案。通过不断优化算法和结合其他控制策略，可以进一步提高挖掘机的工作效率和精度，为工程领域带来更高效的施工手段。