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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