【摘 要】
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针对电动舵机系统模糊PID控制器中量化因子和比例因子的选取过于依赖经验、参数固定等缺点,利用遗传算法可全局寻优的能力,提出基于遗传算法的模糊PID控制方法。建立了电动舵
【机 构】
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南京理工大学瞬态物理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(11472136)
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针对电动舵机系统模糊PID控制器中量化因子和比例因子的选取过于依赖经验、参数固定等缺点,利用遗传算法可全局寻优的能力,提出基于遗传算法的模糊PID控制方法。建立了电动舵机位置伺服系统模型,利用遗传算法对模糊PID控制器的量化因子和比例因子进行优化仿真。仿真结果表明,相较于模糊PID控制,优化后的模糊PID控制下的系统阶跃响应上升时间缩短了5.03%,稳态误差减少了1.22%,频率响应稳态最大幅值误差减少了34.82%,稳态最大相位误差降低了22.88%,明显改善了电动舵机的动稳态性能。
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