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  • 简介:为了改善常规PID算法在电动助力转向系统(EPS)控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法(PSO)对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优.

  • 标签: 电动助力转向系统 PID控制 粒子群优化算法 仿真研究
  • 简介:针对步进电机存在负载摄动和失步超步问题,提出了一种基于粒子群优化算法的混合灵敏度设计方法。在H∞混合灵敏度约束下,采用粒子群算法寻找能够反映系统特性的适应度函数最优值,在搜索到合适的加权阵基础上,利用Matlab得到了H∞最优控制器,并利用优化控制器对步进电机进行控制仿真实验。实验结果表明:该系统具有响应快速平稳、抗负载扰动强等特点。

  • 标签: 混合灵敏度 粒子群 步进电机 H∞控制