计算智能GWO算法优化及其在运动控制中的应用

【摘要】：工业生产和科学技术的发展与运动控制技术日益密不可分。永磁同步电动机性能优越,以其为被控对象的运动系统在各行各业中已占有举足轻重的地位。机器人功能强大,是人工劳动的优秀替代,已服务于众多行业中。无论是以单一的永磁同步电动机还是以复杂的机器人为被控对象的运动控制系统,都是一类非线性、强耦合多变量控制系统,传统优化方法已很难满足现代运动控制的高要求,而计算智能技术具备自适应能力及鲁棒性强的特点,为求解复杂的非线性运动控制系统的优化问题提供了新的途径。本文主要研究计算智能算法优化及其在运动控制系统中的应用,从算法改进与算法应用两方面展开研究。对苍狼优化算法及其改进进行研究。介绍与分析苍狼优化算法,证明算法具备全局收敛性。为增加搜索样本多样性及减小算法陷入局部最优的概率,提出了基于淘汰重组机制与变异算子的改进苍狼优化算法。引入衍生算法,得出淘汰重组机制与优秀搜索狼变异算子在功能上互相补充的结论。标准苍狼优化算法被称为静态苍狼优化算法,以减少搜索狼更新等待为目的,提出了两种动态苍狼优化算法。在动态苍狼优化算法中搜索狼的位置更新不需等待,及时更新,加快了算法的迭代收敛速度,使得算法具备了更强的竞争力。以动态苍狼优化算法的结构为基础,探讨其它改进苍狼优化算法的性能,通过实验进一步验证了动态苍狼优化算法改进的有效性。将苍狼优化算法等应用于永磁同步电动机的混沌控制与混沌同步控制中。针对不利的永磁同步电动机混沌,提出了一种以哈密顿理论与苍狼优化算法为基础的非线性扰动补偿与跟踪控制相结合的混沌控制器。通过分析永磁同步电动机严格耗散的广义约化模型中的扰动非线性项,提出了一种带可调增益的非线性扰动补偿器,证明了此补偿器能使系统在平衡点附近渐近稳定。以修正互联与阻尼控制为参考,依期望平衡点的不同而改变相应的哈密顿能量函数,提出了一种参数待定的跟踪控制器。然后以苍狼优化算法为手段对所设计的控制器中可调增益及待定参数进行有目的的优化,最后通过实验测试,系统的混沌得到了较好的抑制,系统具备了良好的跟随性能及抗负载扰动的能力。针对永磁同步电动机混沌的存在对系统有利的场合,鉴于混沌同步控制具有普遍意义,以径向基神经网络为基础,结合苍狼优化算法及其多种变体算法,提出了RBF-GWO混沌同步控制器。用苍狼优化算法以同步误差平方平均值最小为优化目标来优化径向基神经网络的中心矩阵、输出权重及宽度矢量,使得所设计的RBF-GWO网络在应用时性能最佳。从永磁同步电动机混沌同构同步与混沌异构同步两方面验证了所提出的混沌同步控制器的有效性,使系统能更合理的利用永磁同步电动机的混沌现象。对Par4并联机器人高速拾取路径进行了轨迹规划与跟踪控制。针对Par4并联机器人的高速拾取路径,提出了一种基于苍狼优化算法以Lamé曲线为圆滑过渡曲线、以五次及六次不对称多项式为运动规律的机械能耗最小的轨迹规划方法。在该方法中,采取苍狼优化算法,以机器人机械能耗最小为目的,对轨迹进行了优化研究,最终找出了基于Lamé曲线机械能耗最低的轨迹,验证了方法的有效性。通过实验还得知最优轨迹中的Lamé曲线的参数e最佳值可选为拾取跨度一半,而参数f的最佳值需依拾取坐标及拾取高度等具体情况进行寻优选择。以Par4并联机器人优化规划的电机角度为期望控制输入,设计了基于Type-2模糊预估补偿的PID控制器,把系统输入变量的变化率与跟踪误差的变化率之和作为Type-2模糊预估补偿的一个输入,提高了系统对输入的动态跟随性能,减少了驱动电机的角度跟踪误差。利用动态苍狼优化算法对Type-2模糊控制器进行了离线优化,使得系统性能更佳。最后通过实验验证了所提出的控制器的有效性,Par4并联机器人的四个驱动电机都能较好地跟踪期望的输入角度。