Optinum Design of Electro-Hydrostatic Actuator Controller Based on Adaptive Genetic Algorithm*

XIE Peng，ZHANG HONGmei（College of Science，Air Force Engineering University，Xi’an 710038，China）

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Optinum Design of Electro-Hydrostatic Actuator Controller Based on Adaptive Genetic Algorithm*

XIE Peng*，ZHANG HONGmei
（College of Science，Air Force Engineering University，Xi’an 710038，China）

Since Electro-hydrostatic Actuator dynamic response is difficult to meet the requirements of flight control system，this paper designed a feedback control scheme of position，speed and current closed-loop and proposed an op?timization method of controlller parameters based on Adaptive Genetic Algorithm.Firstlly，system model was estab?lished，integral separation was added to speed and current PI regulators to avoid saturation.Secondly，considering the premature convergence and low efficiency of Standard Genetic Algorithm，adaptively changed crossover and muta?tion probability were adopted，real-coded scheme with higher accuracy was used，appropriately weighted constaints were introduced into ITAE.Finally，through parameter tramsfer on MATALAB，algorithm was combined with Simu?link model for PID setting，made rise time，overshoot and accommodation time separetely descrease to 0.083 s，4.76% and 0.318 s.The experimental results show that AGA can efficiency improve EHA rapidity，accuracy and stability.

electro-hydrostatic actuator；adaptive genetic algorithm；real-coded scheme；parameter transfer；opti?mum design

EHA作為支撐功率電傳發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一，對(duì)于減輕飛機(jī)起飛重量、提高液壓系統(tǒng)可維修性具有重要作用［1］，國(guó)內(nèi)關(guān)于這方面研究起步不久，目前還處于原理論證階段，由于機(jī)、電、液一體化系統(tǒng)具有復(fù)雜非線性與不確定性，并且直接對(duì)承載著交變動(dòng)載荷的舵面操作，因此設(shè)計(jì)出滿足一定性能指標(biāo)的控制器成為難點(diǎn)之一［2］。經(jīng)典PID控制策略最早發(fā)展起來(lái)，實(shí)際工程中90%以上回路仍然應(yīng)用著［3］，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，同時(shí)不受被控對(duì)象特性變化影響，使系統(tǒng)保持了較高快速性、精確度與魯棒性，適用于機(jī)載作動(dòng)平臺(tái)，但程序繁瑣的控制參數(shù)整定一直困擾著技術(shù)人員［4］。傳統(tǒng)PID參數(shù)整定方法費(fèi)事費(fèi)力，大多在經(jīng)驗(yàn)公式或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指導(dǎo)下試湊得到，例如Ziegler-Nichols階躍響應(yīng)法、臨界振蕩法、衰減曲線法［5］，利用這種帶有一定主觀性方法很難使多變量、非線性、強(qiáng)耦合系統(tǒng)達(dá)到理想的控制效果。

GA只依賴于適應(yīng)度函數(shù)而不限制目標(biāo)函數(shù)連續(xù)或可導(dǎo)，即使在被控對(duì)象模型不確定情況下，也能根據(jù)輸出結(jié)果在全局范圍內(nèi)高效啟發(fā)式搜索［6］。本文結(jié)合EHA系統(tǒng)組成，逐級(jí)設(shè)計(jì)PID位置調(diào)節(jié)器、PI轉(zhuǎn)速與電流調(diào)節(jié)器，利用交叉與變異概率自適應(yīng)變化的GA整定控制參數(shù)，采取實(shí)數(shù)編碼與最優(yōu)保存策略改進(jìn)SGA，通過(guò)MATLAB/Simulink編程計(jì)算與仿真分析，驗(yàn)證AGA對(duì)于EHA控制系統(tǒng)優(yōu)化的有效性。

1　EHA系統(tǒng)建模

EHA結(jié)構(gòu)組成如圖1所示［7］。無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)1最高轉(zhuǎn)速為12 000 r/min；雙向柱塞泵2排量取為定值1 mL/r；儲(chǔ)能器4一是通過(guò)單向閥3（1）返回泵殼體回油，二是通過(guò)單向閥3（1）、3（2）補(bǔ)充油液泄漏，保持系統(tǒng)最低壓力；過(guò)濾器5以去除管道中雜質(zhì)，達(dá)到泵穩(wěn)定工作清潔度；安全閥6當(dāng)作動(dòng)筒突然受到非正常外力時(shí)，排油以卸除缸口過(guò)高壓力；阻尼旁通閥7位于雙腔液壓缸8之間，系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)打開，將油液返到吸油口。

正常工作時(shí)，DSP控制器接收飛行控制計(jì)算機(jī)指令并根據(jù)傳感器檢測(cè)到位移、電流、轉(zhuǎn)速及壓差綜合生成控制信號(hào)，功率驅(qū)動(dòng)電路將電壓變換為電流控制電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)向，泵被帶動(dòng)產(chǎn)生壓力油送至液壓缸，活塞在壓力作用下從而使作動(dòng)筒產(chǎn)生相應(yīng)位移。電能在傳輸中經(jīng)歷了液壓能到動(dòng)能轉(zhuǎn)變，形成閉環(huán)控制系統(tǒng)完成對(duì)舵面的操作。

1.1電動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型

忽略逆變器內(nèi)部的動(dòng)態(tài)過(guò)程，通過(guò)傳遞函數(shù)來(lái)表達(dá)方波電動(dòng)機(jī)電樞電壓Vc與DSP控制信號(hào)電壓Uc之間的關(guān)系：

電動(dòng)機(jī)主回路電壓平衡方程為：

假設(shè)電動(dòng)機(jī)與泵直接相連，則轉(zhuǎn)矩平衡方程為：

聯(lián)立（1）～（3）式并不考慮負(fù)載轉(zhuǎn)矩，則電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速ω與電樞電壓之間的傳遞函數(shù)為：

式中：Ks為電壓放大系數(shù)；Ts為晶閘管時(shí)間常數(shù)；E=CEn為反電動(dòng)勢(shì)；CE為反電勢(shì)系數(shù)；n=60ω/2π為轉(zhuǎn)子線速度；Rc為電樞繞組；Lc為電樞電感；Ic為電樞電流；Tt=CtIc為電磁轉(zhuǎn)矩；Ct為電磁轉(zhuǎn)矩系數(shù)；J=Jm+Jp，Jm、Jp分別為電動(dòng)機(jī)與泵轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；Kf=Kvisc+Kfric，Kvisc、Kfric分別為電動(dòng)機(jī)粘度與摩擦系數(shù)；Dp=D 2π，D為泵排量；Pa、Pb為分別為泵出入口壓力。

1.2液壓部分?jǐn)?shù)學(xué)模型

忽略儲(chǔ)能器補(bǔ)油動(dòng)態(tài)過(guò)程，泵出入流量Qa、Qb分別為：

液壓缸出入流量Q1、Q2分別為：

假設(shè)泵與液壓缸連接管道為剛性，則流量連續(xù)性方程為：

作動(dòng)筒力平衡方程為：

聯(lián)立式（5）～式（8）并不考慮負(fù)載力，則作動(dòng)筒位移xt與電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速之間的傳遞函數(shù)為：

式中：ξ為泵內(nèi)部泄漏系數(shù)；Le為泵和液壓缸外部泄漏系數(shù)；Pcase為儲(chǔ)能器口壓力；At為活塞受力面積；P1、P2分別為兩容腔壓力；Vt為管道和液壓缸的平均容積；Ey為油液等效體積彈性模量；F=AtPL為活塞驅(qū)動(dòng)力；PL=P1-P2為負(fù)載壓力；M為負(fù)載等效到作動(dòng)筒上的總質(zhì)量；Bt為負(fù)載與作動(dòng)筒的粘性阻尼系數(shù)；FL為負(fù)載力。

2　EHA控制器設(shè)計(jì)

2.1電動(dòng)機(jī)調(diào)速系統(tǒng)

無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)在電功率轉(zhuǎn)換為液壓功率從而驅(qū)動(dòng)活塞做功過(guò)程中起關(guān)鍵作用，直接影響著整個(gè)EHA工作性能。相關(guān)文獻(xiàn)資料與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明［8］，帶限幅輸出的雙閉環(huán)負(fù)反饋串級(jí)連接調(diào)速系統(tǒng)具有更好的動(dòng)、靜態(tài)特性，其中轉(zhuǎn)速環(huán)作為主PI調(diào)節(jié)器使電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速動(dòng)態(tài)速降小、恢復(fù)時(shí)間短，保證系統(tǒng)響應(yīng)快速性；電流環(huán)作為副調(diào)節(jié)器使電樞電流線性受控，保證系統(tǒng)工作穩(wěn)定性。

轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器只有在系統(tǒng)發(fā)生超調(diào)時(shí)才能退出飽和，這里引入積分分離項(xiàng)，當(dāng)被控值與給定值偏差大于預(yù)設(shè)值時(shí)去掉積分環(huán)節(jié)，不再限制PWM變換器輸出電壓。實(shí)際工作中電刷換向和PWM調(diào)制將造成電樞電流脈動(dòng)，為抑制其諧波分量，在轉(zhuǎn)速與電流反饋回路上增加一階慣性濾波環(huán)節(jié)，并在調(diào)節(jié)器給定端設(shè)置同樣時(shí)間常數(shù)濾波環(huán)節(jié)以平衡對(duì)系統(tǒng)造成的延遲，電動(dòng)機(jī)調(diào)速系統(tǒng)在Simulink中的實(shí)現(xiàn)如圖2所示。

圖2　電動(dòng)機(jī)調(diào)速系統(tǒng)在Simulink中的實(shí)現(xiàn)

2.2EHA仿真平臺(tái)

圖3　EHA仿真平臺(tái)

EHA最終要完成對(duì)作動(dòng)筒位移精確控制，并且滿足機(jī)載設(shè)備快速性與穩(wěn)定性的要求。對(duì)此位置環(huán)采用PID調(diào)節(jié)器，設(shè)計(jì)指標(biāo)為作動(dòng)筒位移能跟隨給定信號(hào)變化，同時(shí)系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)時(shí)能消除靜差，在動(dòng)態(tài)過(guò)程中能克服負(fù)載擾動(dòng)，確保正常運(yùn)行可靠性。綜上將位置環(huán)、轉(zhuǎn)速環(huán)及電流環(huán)采取串級(jí)連接方式，形成三閉環(huán)的控制系統(tǒng)。由于MATALAB語(yǔ)言編寫簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)傳遞方便，因此在其配置的Simulink環(huán)境下搭建整個(gè)系統(tǒng)的可視化仿真平臺(tái)，如圖3所示，為下一步利用AGA對(duì)調(diào)節(jié)器參數(shù)進(jìn)行整定做好準(zhǔn)備。

3　基于AGA的PID參數(shù)優(yōu)化

GA通過(guò)模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程與規(guī)律來(lái)搜索問(wèn)題最優(yōu)解［9］，從一個(gè)代表問(wèn)題可能解集并經(jīng)過(guò)基因編碼的初始種群出發(fā)，依據(jù)“優(yōu)勝劣汰、適者生存”的原則逐代演化（在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為迭代運(yùn)算），通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)對(duì)每代種群中個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，同時(shí)借助遺傳算子進(jìn)行選擇、交叉及變異以產(chǎn)生比前代更加滿足問(wèn)題需求的后代，如此循環(huán)達(dá)到算法終止條件，最后將末代種群中最優(yōu)個(gè)體解碼作為問(wèn)題的最優(yōu)解。

3.1AGA主要思想

在參數(shù)的優(yōu)化過(guò)程中，交叉概率Pc與變異概率Pm的選取至關(guān)重要，越大的Pc與Pm能越快地產(chǎn)生新個(gè)體，但過(guò)大時(shí)啟發(fā)搜索會(huì)變成隨機(jī)搜索，過(guò)小時(shí)搜索會(huì)變得遲鈍、甚至停滯，SGA一般取0.60～0.95與0.005～0.010之間的定值，根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)和問(wèn)題本身而主觀設(shè)定，很難得到理想的最優(yōu)解。為了防止早熟收斂并保證搜索效率，AGA中Pc與Pm隨種群適應(yīng)度值的變化而變化［10］，在個(gè)體適應(yīng)度值低于種群平均適應(yīng)度值時(shí)，采用較大的Pc與Pm，反之采用較小的Pc與Pm，計(jì)算公式如下：

式中，Pc1=0.6，Pc2=0.9；Pm1=0.001，Pm2=0.01；favg為種群平均適應(yīng)度值；fmax為種群最大適應(yīng)度值；f′為要交叉?zhèn)€體中較大適應(yīng)度值；f要變異個(gè)體適應(yīng)度值。

此外，利用實(shí)數(shù)編碼的GA不用對(duì)二進(jìn)制染色體每一位進(jìn)行操作［11］，提高了全局搜索能力并降低了復(fù)雜性，有利于防止陷入局部最優(yōu)，具有更高的計(jì)算精度和運(yùn)行效率，實(shí)數(shù)編碼的AGA參數(shù)整定流程如圖4所示。

圖4　實(shí)數(shù)編碼的AGA參數(shù)整定流程

3.2EHA控制器參數(shù)優(yōu)化步驟

3.2.1問(wèn)題描述

針對(duì)第二部分設(shè)計(jì)的兩個(gè)PI和一個(gè)PID調(diào)節(jié)器，確定待優(yōu)化參數(shù)為Kdp、Kdi、Kdd、Kni、Knp、Kip、Kii，假設(shè)分別對(duì)應(yīng)的基因位為p1、p2、p3、p4、p5、 p6、p7，那么EHA控制參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題就可以描述為找個(gè)這樣的一組解使系統(tǒng)的性能達(dá)到最優(yōu)。

3.2.2參數(shù)初始化

為避免在不穩(wěn)定解上浪費(fèi)搜索時(shí)間，先用Ziegler-Nichols方法得到一組參數(shù)，然后取其0.7倍～1.3倍的范圍作為解空間，設(shè)定初始種群規(guī)模為30、最大迭代代數(shù)為100。

3.2.3適應(yīng)度函數(shù)選取

依據(jù)對(duì)EHA控制器的性能要求，選用ITAE型性能指標(biāo)并加入調(diào)節(jié)器輸出u和上升時(shí)間tu作為約束條件，以防止控制能量過(guò)大而導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定，又具有一定的動(dòng)態(tài)品質(zhì)，同時(shí)如果產(chǎn)生超調(diào)時(shí)，將超調(diào)量作為懲罰項(xiàng)，則目標(biāo)函數(shù)為：

式中：e（t）為給定值與實(shí)際值的偏差，參考文獻(xiàn)［12］，取w1=0.9、w2=0.02、w3=0.001、w4=100。

定義群體X中第i個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值為f（Xi）= 1/（1+J）。

3.2.4遺傳算子設(shè)計(jì)

①選擇算子

選擇算子負(fù)責(zé)把握進(jìn)化方向，當(dāng)代個(gè)體Xi被選中復(fù)制到后代的概率為：

為使當(dāng)代最優(yōu)個(gè)體不被交叉與變異操作所破壞，需采用最優(yōu)保存策略，直接替換后代最差個(gè)體。

②交叉算子

交叉算子在保持優(yōu)良個(gè)Jp/（kg·m2）體特征的同時(shí)增加群體的多樣性Ey/（N/m2），以式（11）計(jì)算的交叉概率Pc取個(gè)體XA與XB并隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)交叉系數(shù)α，新生成的個(gè)體為：

③變異算子

變異算子使算法具有局部搜索能力，防止停滯不前，以式（12）計(jì)算的變異概率Pm取個(gè)體Xi=［p1，p2，…，pk，…，pN］并在范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)變異系數(shù)Δ（g，y），要求趨近于1的概率隨著代數(shù)g的增加而增加，隨機(jī)產(chǎn)生的變異點(diǎn)pk變異為：

3.2.5參數(shù)組傳遞

EHA控制系統(tǒng)復(fù)雜性決定了無(wú)法用傳遞函數(shù)對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確地描述，在利用AGA對(duì)控制器參數(shù)優(yōu)化時(shí)，需要通過(guò)MATLAB中M文件與Simulink模塊之間接口實(shí)現(xiàn)跨空間的參數(shù)組傳遞。M文件自動(dòng)修改調(diào)節(jié)器中的參數(shù)并調(diào)用Simulink模塊在該參數(shù)下進(jìn)行仿真，fitness.m根據(jù)系統(tǒng)誤差、調(diào)節(jié)器輸出、超調(diào)量等信息計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，隨后算法程序繼續(xù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，如此反復(fù)交替的進(jìn)行使仿真與優(yōu)化有機(jī)地結(jié)合起來(lái)直到滿足終止條件。

4　仿真結(jié)果分析

電動(dòng)機(jī)額定電壓為270 V，控制信號(hào)電壓范圍為-10 V～10 V，選用的晶閘管開關(guān)頻率為20 kHz，設(shè)定整流環(huán)節(jié)Ts=0.05×10-3s、Ks=27，系統(tǒng)其余仿真參數(shù)如表1所示。

表1　系統(tǒng)仿真參數(shù)

為了驗(yàn)證經(jīng)過(guò)AGA優(yōu)化后控制參數(shù)對(duì)于EHA系統(tǒng)的有效性，采用Ziegler-Nichols階躍響應(yīng)法與SGA作為對(duì)照，在SGA中取Pc=0.6、Pm=0.01，表2列出了分別利用這3種方法得到的調(diào)節(jié)器參數(shù)。

表2　EHA控制器參數(shù)整定結(jié)果

將表中3組控制系統(tǒng)參數(shù)分別代入EHA仿真模型，當(dāng)給定作動(dòng)筒位置信號(hào)為0.01 m、舵面負(fù)載力為5 000 N時(shí)，系統(tǒng)的階躍響應(yīng)如圖5所示。

圖5　EHA位置階躍響應(yīng)

經(jīng)過(guò)對(duì)比分析不難得出，利用AGA優(yōu)化后的控制器參數(shù)使EHA能夠?qū)π盘?hào)作出快速響應(yīng)并且受擾動(dòng)影響小，同時(shí)具有更小的超調(diào)量、更高的精確度與穩(wěn)定性，表3列出對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)輸出結(jié)果。

表3　系統(tǒng)輸出結(jié)果

設(shè)計(jì)的EHA系統(tǒng)性能指標(biāo)J是一個(gè)多峰值非線性函數(shù)，隨著進(jìn)化代數(shù)增加而逐漸減小直到收斂于一個(gè)常數(shù)，下面分別給出了SGA與AGA對(duì)控制參數(shù)優(yōu)化過(guò)程中種群的最大適應(yīng)度值變化曲線，以說(shuō)明經(jīng)過(guò)自適應(yīng)處理后的GA優(yōu)勢(shì)。

從圖6可以看出，通過(guò)引入自適應(yīng)規(guī)則實(shí)時(shí)地改變交叉與變異概率，能有效地加快算法的收斂速度，隨著劣質(zhì)解逐漸被淘汰，種群的最大適應(yīng)度值最終保持在55.47，在全局范圍內(nèi)搜索到的最優(yōu)解對(duì)EHA具有更好的控制效果。

圖6　優(yōu)化過(guò)程中性能指標(biāo)的變化

5　結(jié)論

一體化電靜液作動(dòng)器取消了傳統(tǒng)的集中式液壓系統(tǒng)，在未來(lái)航空航天領(lǐng)域?qū)⒌玫綇V泛地應(yīng)用，具有重要的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文設(shè)計(jì)的位置、轉(zhuǎn)速及電流三閉環(huán)負(fù)反饋串級(jí)連接的控制系統(tǒng)充分考慮了機(jī)載設(shè)備的性能指標(biāo)要求，在利用遺傳算法對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的過(guò)程中采取實(shí)數(shù)編碼與自適應(yīng)變化的交叉與變異概率，有效地防止了算法陷入局部最優(yōu)解并保證了計(jì)算精度與搜索效率，經(jīng)過(guò)選擇算子、非均勻算術(shù)交叉算子及變異算子操作所得到的控制參數(shù)達(dá)到了EHA快速性、穩(wěn)定性與精確度的設(shè)計(jì)目標(biāo)，解決了常規(guī)PID整定方法難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜非線性系統(tǒng)理想控制效果問(wèn)題。

［1］張曉娟.電動(dòng)靜液作動(dòng)器的設(shè)計(jì)與研究［D］.西安：西北工業(yè)大學(xué)，2012.

［2］Zhang Y，F(xiàn)u Y L，Zhou W X.Optimal Control for EHA-VPVM System Based on Feedback Linearization Theory［C］//ICCARV 2010：2010 International Conference on Control Automation Ro?botics and Vision.Singapore，2010：744-749.

［3］竇艷艷，錢蕾，馮金龍.基于MATLAB的模糊PID控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及仿真［J］.電子科技，2015，28（2）：119-122.

［4］曹玉麗，史儀凱，袁小慶，等.自平衡機(jī)器人變論域模糊PID控制研究［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2013，30（2）：347-350.

［5］黃麗蓮，周曉亮，項(xiàng)建弘.分?jǐn)?shù)階PID控制器參數(shù)的自適應(yīng)設(shè)計(jì)［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2013，35（5）：1064-1069.

［6］葛繼科，邱玉輝，吳春明，等.遺傳算法研究綜述［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2008，25（10）：2911-2916.

［7］赫英鳳，段富海，金霞，等.電靜液作動(dòng)器不確定性建模分析與可靠度計(jì)算［J］.機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2014，33（12）：1937-1942.

［8］朱俊杰，粟梅，王湘中，等.無(wú)位置傳感器無(wú)刷直流電機(jī)閉環(huán)三段式啟動(dòng)策略［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2013，34（1）：173-179.

［9］Rojas I，Vinnett L，Yiannatos J，et al.The Optimization of Inter?face Interactivity Using Gesture Prediction Engine［J］.Technolo?gy Journal，2014，68（2）：558-565.

［10］蹇潔，王旭，葛顯龍.云自適應(yīng)遺傳算法有能力約束的車輛調(diào)度優(yōu)化［J］.重慶大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，36（8）：40-46.

［11］Li S J，Shao L T，Wang J Z，et al.Inverse Procedure for Determin?ing Model Parameter of Soils Using Real-Coded Genetic Algo?rithm［J］.Journal of Central South University of Technology（Eng?lish Edition），2012，19（6）：1764-1770.

［12］朱宗斌，杜中軍.基于改進(jìn)GA的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2013，49（5）：77-80.

謝鵬（1983-），男，河南駐馬店人，空軍工程大學(xué)理學(xué)院講師，研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)庫(kù)集成，xpf68@163.com。

EEACC：723010.3969/j.issn.1004-1699.2016.06.020

基于自適應(yīng)遺傳算法的EHA控制器優(yōu)化設(shè)計(jì)*

謝鵬*，張紅梅
（空軍工程大學(xué)理學(xué)院，西安710038）

為了解決電靜液作動(dòng)器（EHA）動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性難以達(dá)到飛控系統(tǒng)要求的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了位置、轉(zhuǎn)速及電流三閉環(huán)負(fù)反饋串級(jí)連接控制方案，提出了利用自適應(yīng)遺傳算法（AGA）對(duì)控制器參數(shù)優(yōu)化方法。首先，建立了系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，在帶限幅輸出的轉(zhuǎn)速與電流PI調(diào)節(jié)器中加入積分分離項(xiàng)以避免飽和；其次，考慮到標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法（SGA）早熟收斂與計(jì)算效率低，對(duì)交叉與變異概率采取隨種群自適應(yīng)變化策略，使用精度更高的實(shí)數(shù)編碼，分析系統(tǒng)性能指標(biāo)要求后在ITAE中引入適當(dāng)加權(quán)的上升時(shí)間與調(diào)節(jié)器輸出并采用懲罰功能以約束超調(diào)量；最后，通過(guò)MATLAB跨空間參數(shù)組的傳遞將算法與Simulink模型有機(jī)地結(jié)合起來(lái)完成了PID參數(shù)整定過(guò)程，使系統(tǒng)上升時(shí)間減少到0.083 s、超調(diào)量減小到4.76%、調(diào)節(jié)時(shí)間減少到0.318 s。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用AGA優(yōu)化后的控制器能有效地提高EHA系統(tǒng)的快速性、精確度與穩(wěn)定性。

電靜液作動(dòng)器；自適應(yīng)遺傳算法；實(shí)數(shù)編碼；參數(shù)傳遞；優(yōu)化設(shè)計(jì)

TP273+.1；TP391.9

A

1004-1699（2016）06-0909-06

2016-02-26修改日期：2016-03-21

項(xiàng)目來(lái)源：軍隊(duì)級(jí)科研項(xiàng)目（KJ2013117）