电动舵系统参数优化方法研究

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电动舵系统是飞机、船舶、导弹等控制系统中的伺服机构,它接收飞行控制系统的控制信号,驱动舵面的偏转,从而实现飞行姿态和轨迹的控制。随着科学技术的提高,要求舵机控制精度提高。电动舵系统传递函数的准确建立是调试控制电路以达到系统性能指标要求的基础,对整个电动舵系统而言是非常重要的一个环节。论文通过分析电动舵系统的控制器、驱动器、电机以及谐波减速器的工作原理,建立了各环节的数学模型,并得到电动舵系统的总体数学模型。利用采集到的输入输出数据,采用最小二乘法、改进的自适应遗传算法与改进粒子群算法对电动舵系统的参数进行优化,通过MATLAB进行仿真试验,取得了很好的优化效果。最后在白噪声环境下利用改进自适应遗传算法与改进粒子群算法对电动舵系统的模型参数进行优化,仿真结果表明改进的算法能够较好的优化电动舵系统参数。
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 引言第8页
    1.2 舵机的国内外研究现状第8-9页
    1.3 舵机参数优化的研究现状第9-12页
        1.3.1 经典优化算法第9-10页
        1.3.2 智能优化算法第10-12页
    1.4 论文的主要工作第12-14页
第二章 电动舵系统的数学模型第14-24页
    2.1 控制器与驱动器的数学模型第14-18页
    2.2 电机的数学模型第18-20页
    2.3 谐波减速器的数学模型第20-21页
    2.4 反馈电位器的数学模型第21-22页
    2.5 电动舵系统的数学模型第22-23页
    2.6 小结第23-24页
第三章 基于遗传算法的电动舵系统参数优化第24-44页
    3.1 概述第24页
    3.2 最小二乘法电动舵系统参数优化第24-27页
    3.3 遗传算法的原理与特点第27-28页
        3.3.1 遗传算法的原理第27页
        3.3.2 遗传算法的特点第27-28页
    3.4 遗传算法的数学理论第28-31页
        3.4.1 模式理论第28-31页
        3.4.2 积木块假设第31页
        3.4.3 隐含并行性第31页
    3.5 改进的遗传算法第31-35页
    3.6 改进遗传算法的性能测试第35-38页
    3.7 改进的遗传算法在电动舵系统参数优化中的应用第38-39页
        3.7.1 编码与种群大小的确定第38-39页
        3.7.2 适应度函数的确定第39页
        3.7.3 改进遗传算法电动舵系统参数优化的具体实现过程第39页
    3.8 改进遗传算法的仿真第39-43页
    3.9 小结第43-44页
第四章 基于粒子群算法的电动舵系统参数优化第44-58页
    4.1 引言第44页
    4.2 粒子群算法原理第44-45页
    4.3 粒子群算法步骤第45页
    4.4 粒子群算法的特点第45-46页
    4.5 粒子群算法的理论分析第46-47页
    4.6 改进的粒子群算法第47-56页
        4.6.1 改进粒子群算法描述第48-49页
        4.6.2 改进粒子群算法的性能测试第49-52页
        4.6.3 改进粒子群算法电动舵系统参数优化步骤第52-56页
    4.7 电动舵系统动态性能分析第56-57页
    4.8 小结第57-58页
第五章 结论与展望第58-60页
    5.1 论文的主要工作第58页
    5.2 工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第64-65页
致谢第65页
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