混沌粒子群算法在电液伺服阀优化设计中的应用

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1、机械设计与制造第8期74MachineryDesign&Manufacture2010年8月文章编号:1001—3997(2010)08—0074—02混沌粒子群算法在电液伺服阀优化设计中的应用水田婷贺利乐(西安建筑科技大学机电工程学院,西安710055)TheapplicationoftheCPSOintheefectrO—hydrauIicserovalveTIANTing,HELi—le(SchoolofMech.&Elec.Eng.Xi’anUniv.ofArch.&Tech,Xi’an710055,China)6【摘要】混沌粒子群算法较其它算法具有

2、编程容易、精度高、收敛速度快以及不易陷入局部极值等5;特点,以力反馈两级电液伺服阀为对象,对影响其稳定性及快速性的参数进行优化,在满足伺服阀稳定性;{以及最佳阻尼比的前提下,通过提高伺服阀的固有频率、开环增益来提高伺服阀的频宽,进而提高伺服阀;6的稳定性和快速陛。结果表明,混沌粒子群算法对伺服阀参数优化后,伺服阀的稳定性和快速性均得到了6l^改善。l^;关键词:混沌粒子群算法;电液伺服阀;参数优化;¨¨j【Abstract】Comparedwiththeotheroptimizationalgorithm,ChaosParticleSwarmoptimiza

3、tionhas6}厅echaracterofsimpleprograln,highacCuracyandconvergence,anddifficulttogetintothelocalextreme!{value,itmainlytorealizeserovalve’sbestrapidperformancethroughoptimizeditsparameters.Underthel■■{conditionofinsuringitsstabilityandthebestdamping,inordertoimproveserovalve’sstabilit

4、yperformanee6land£hefrequencyre。e,p叩ered。c∞eser。alve’sgecr吼byimproingi拈natMrdl;frequencyandopencyclegain.Thesimulationresuhsshowsthatthestabilityperformanceandthefre一{jquencyresponsegetimprovedafteroptimizedtheparametersoftheserovalvebyCPSO.6}Keywords:CPSO;Electro-hydraulicserovalv

5、e;ParameteroptimizationlL,_。删l】H⋯⋯⋯】⋯~】H⋯】⋯一_。⋯】h'_o蝴】o‘】中图分类号:TH134文献标识码:A1弓l言粒子,这种算法改善了粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提高在液压系统中,电液伺服阀的作用是实现对电、液部分信号了算法的收敛速度和精度。混沌粒子群算法是基于粒子群算法提的转换与放大以及对液压执行元件的控制,是伺服系统的关键部出的,采用下列公式实现对粒子速度、位置的更新件,它的性能直接影响整个系统的稳定性和快速性,掌握其动态OM)t+ClrlX(Pbestt一)c:rzx(Gbest,一)(1)特陛具有重要的

6、意义。而阀的动态特性不仅与阀的某一个参数有甄+(2)关,往往与其相关参数的组合有关。目前,在伺服阀参数优化方面式中:—惯性权重;C1~C2—学习因子,一般取值范围为[O,2];、多采用的是传统的优化算法『1],这种算法编程复杂,须反复筛选改rz-[o,iI区问上的随机数;esf—个体极值;G6esf—全局进,导致设计周期长,而粒子群算法由于改善了传统算法的缺点极值。而得到广泛应用,但粒子群算法存在容易陷入局部极值以及进化上述公式中,最重要的参数是∞、cJ、c。、r2。cl、cz常取固定后期收敛速度慢的缺点,基于这些不足,研究人员已经提出了许值,本文中取值为2

7、。取较大值可使算法具有较强的全局搜索多改进的粒子群优化算法,如杂交粒子群优化算法、高斯变异粒能力,取较小值则会倾向于局部搜索,而rI、r2在粒子群算法中被子群算法c引等,但效果不是很理想。设置为绝对随机数,并不能保证在优化时对状态空间进行完全遍本文采用混沌粒子群优化算法,将混沌算法与粒子群算法相历。因此,本文为了提高算法的全局收敛J生,采用下列公式实现对结合,充分应用粒子群算法精度高、收敛快、编程容易以及混沌算、F2的混沌优化:法遍历性等特点,将其应用到伺服阀参数优化设计中,获得一组0)=09~一n×(3)Jr出最优结构参数,以改善伺服阀的快速性和稳定性。,

8、(抖1):4(f)(1-l'i(£))()(0,1)

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