改进遗传算法在电液伺服系统中的应用

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基于遗传算法的精密校直机电液伺服系统的仿真研究

基于遗传算法的精密校直机电液伺服系统的仿真研究

法 ,通过构造多项式监测 函数 ,实现 PD控制器参数的在线 自寻优 。仿真结果表 明,该控 制算 法具有 I 较强的鲁棒性 和 自适应性 。
关键词 :遗传算法 ;电液伺服系统 ;PD控制 ;多项式监测函数 I
中图分 类号 :T 2 3+. P7 2 文献标识码 :A 文章编号 :10 0 1—16 2 1 )2— 0 6一 3 9 X(0 0 0 0 2 o
Ab t a t T i a e r p s sa t l g n n n I p r mee o t l g r h b s d o e e i ag rt m s r c : h sp p rp o o e n i el e t u i gP D a a trc n r o i m a e n g n t oi n i t oa l t cl h
模型参数大范围变化及非线性等因素的影响。因 此 ,本文提出一种基于遗传算法构造多项式监测
收 稿 日期 :2 0 09—1 —2 ;修 订 日期 :2 1 1 2 00—0 1—1 2
标函数和相应的适应度 函数 ,所以遗传算法提供 了一种求解复杂系统问题的通用框架,不依赖于
问题 的具 体 领 域 。遗 传 算 法 的全 局性 、快 速 性 、 并行性 和鲁棒 性 ,使其越来越 为各领域所接受 。
出误差 ,对 其 电液 伺服控 制 系统 的 PD控 制器 参 I 数进行 实 时调整 ,以使精 校机 电液伺 服控 制 系统 获得 良好 的动态 响应性 能 。
2 遗传算法 的设计
遗传算法( eec l rh ) 是一种借鉴生 G nt g i m i A ot 物界 自 然选择和 自然遗传机制 的随机搜索算法 , 其整体搜索策略和优化搜索方法不依赖于梯度信

电液伺服阀的改进型智能故障诊断研究

电液伺服阀的改进型智能故障诊断研究

经 网络 以其非线 性 映射 能力 、 自学 习功 能 和 容错 性 等特点 , 电液 伺 服 阀 的故 障诊 断 提 供 了有 效 为
的途径 。B P网络 是神 经 网络 领域 中经 常使 用 的

算 子 和演化 代数 联 系起 来 , 演化 初 期变 异 范围 在
相对 大 , 后期变 异范 围越来 越小 , 到 用分 析式 描述
执行 变异操 作后 所得 子代 为 一( , , , , …

错 能力等 特点 , B 但 P网络存 在 收 敛速 度 慢 、 陷 易
入 局部极 小点 等 缺 点 ; 而遗 传 算 法具 有 很 强 的鲁
棒 性 , 且能 够搜 索 到 全 局最 优 解[ 。本 文将 神 并 1 ] 经 网络 与遗传算 法 相结合 , 采用 r 一 ) tv ( ‘‘ ’ ,
力[ 。通 过实验 证 明 , 种改 进 后 的遗 传 神 经 网 2 ] 这 络可有效 地诊 断 出电液伺 服 阀的故 障所在 。
1 改 进 的遗传 算 法
遗传 算法 具有 群 体 寻优 、 然 的增 强 式 学 习 天
Vo . 0。 . 1 3 No 2
Ap . 00 r2 7
电液伺 服 阀 的改 进型 智能 故 障诊 断研 究
傅连东 , 陈奎 生 , 良才 , 曾 张安 龙
( 武汉 科 技 大 学 机 械 自动 化 学 院 , 北 武汉 ,30 1 湖 408)
摘 要 : 改 进 的遗 传 算 法 和 B 将 P神 经 网络 相 结 合 , 用 于 电液 伺 服 阀 的故 障诊 断 中 , 过 实 验 数 据 反 映 了 改 进 应 通
取 一 3。
法口 。然 而 , 利用遗 传算 法求解 实 际问题 时 , ] 在 既

遗传算法在电力系统优化中的应用研究

遗传算法在电力系统优化中的应用研究

遗传算法在电力系统优化中的应用研究电力系统是一个复杂而庞大的系统,涉及发电、输电和配电等多个环节。

优化电力系统的运行和调度是提高电力系统效率和经济性的重要任务之一。

为了解决电力系统中的优化问题,如经济调度、负荷预测和容量调度等,遗传算法被广泛应用于电力系统优化研究中。

本文将介绍遗传算法的原理、优化电力系统中的常见问题以及遗传算法在电力系统优化中的应用。

遗传算法是一种模拟自然生物遗传和进化过程的优化算法。

该算法通过模拟自然界中的进化和遗传机制,逐步优化问题的解决方案。

遗传算法主要包括基因编码、适应度函数、选择、交叉和变异等几个关键步骤。

在遗传算法中,问题的解被编码成一个个体,称为染色体。

染色体由一串基因组成,每个基因代表问题解的一个部分。

通过对解空间进行适应度评估,可以确定每个个体的适应度,即问题解的优劣程度。

选择操作是根据个体的适应度,选择一定数量的个体作为下一代的种群。

交叉操作通过交换染色体上的基因片段来产生新的个体。

变异操作则随机改变染色体中的一个或多个基因。

通过迭代进行选择、交叉和变异等操作,直到达到预定条件,从而得到问题的最优解。

在电力系统优化中,常见的问题包括经济调度、负荷预测和容量调度等。

经济调度是指在满足供需平衡的前提下,使电力系统的运行成本最小化。

负荷预测是指通过对历史负荷数据的分析与建模,预测未来一段时间内的负荷需求,以便更好地安排发电和输电计划。

容量调度是指通过对电力系统的潮流计算,确定各个节点的输电容量,以确保电力系统的稳定运行。

遗传算法在解决这些问题上具有很好的优势。

首先,遗传算法具有全局优化能力。

电力系统问题的解空间通常非常庞大,传统优化方法往往容易陷入局部最优解。

而遗传算法通过全局搜索的方式,能够更好地找到问题的全局最优解。

其次,遗传算法具有自适应性和自学习能力。

在优化求解过程中,遗传算法能够自动适应问题的特点和求解难度,通过选择、交叉和变异等操作进行优化。

同时,通过不断迭代和进化,遗传算法能够不断学习和改进解决方案,提高整体性能和效率。

一种改进的神经网络控制方法在电液伺服系统中的应用

一种改进的神经网络控制方法在电液伺服系统中的应用

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小也会影响到神经网络学习率的选取 。
图 1中所采用的神经 网络是 B样条 神经网络 ,其样条函 数采用高斯样条 。 我们分别将理想 目标 函数和实际 目标 函数定
义 为 Ju J 来 比较 一 下 它们 的梯 度 。 e和 e
2 一种 改进 的控 制算法
针对 以上问题 , 文献[ 行 了改进 。利用误 差控制器取代 5 逆动态控制器 ,对模型 的辨识也改进为对误差控制器的辨识 。
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1传统 神经 网络 控制 中的一个 问题
理论上, 逆动态控制器是神经 网络控制器最直观的实现 。 但实践 中, 由于被控对象 的可逆 性 , 以及对训练信号选择 的影 响, 使得这种思想受到了一定限制。神经 网络学习所需要 的训
理想训练信号 e 工 o . u 1

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Eq i me t u p n Ma ua t n e h o o y N 9, 0 7 n fc r g T c n lg O. 2 0 i
能, 同时 , 利用 神经网络辨识模型对理想控制量 的一定 的预测 估计 , 从而在一定程度上 弥补 了由于训练信号 的不 同而引起 的 控制效果的改变 。改进后的系统控制框图如 2 所示 。

遗传算法在伺服系统参数中的应用

遗传算法在伺服系统参数中的应用
本科毕业设计论文
题目遗传算法在伺服系统参数中的应用
间2 0 1 4 . 0 6____________
毕业任务书
一、题目
遗传算法在伺服系统参数中的应用
二、指导思想和目的要求
利用已有的专业知识,培养学生解决实际工程问题的能力;培养科学操作能力培养学生的团结合作攻关能力。
三、主要技术指标
关键词:摩擦模型,遗传算法,系统辨识
ABSTRACT
Friction is an impediment to improve the control accuracy of servo systems, before to achieve low-velocity and high precision control, we must compensate the friction exist in the system. Model-based friction compensation is more pertinency . Generally, this method can achieve good control effect if we can gain an exact friction model of the system. Parameters identification of friction model is the main issue of this dissertation.
1.熟悉掌握遗传算法的基本原理;
2.对伺服系统静态摩擦参数进行辨识。
四、进度和要求
第01周----第02周:英文翻译;
第03周----第04周:了解智能算法的发展趋势;
第05周----第06周:学习遗传算法;
第07周----第09周:掌握伺服系统静态摩擦模型;

基于遗传算法的电液位置伺服控制系统PID参数整定

基于遗传算法的电液位置伺服控制系统PID参数整定

文章编号:167321220(2009)022044203基于遗传算法的电液位置伺服控制系统P I D参数整定汤 永,吴志刚,李新民(中国直升机设计研究所,景德镇,333001)摘 要 为了改善电液伺服位置系统的控制性能,本文采用了传统遗传算法对相关P I D参数进行寻优整定。

通过仿真工具S I M UL I N K和实际试验表明,控制系统既有较快的动态响应,又有较高的稳态精度。

关键词 电液位置伺服;P I D整定;遗传算法中图分类号: V227 文献标识码: AP I D Tun i n g ba sed on Gen eti c A lgor ithm s i n Electr o2Hydrauli cPositi on Ser vo SystemT ANG Y ong,WU Zhigang,L I Xinm in(China He licop ter R esearch and Deve l opment Institute,Jing dezhen,333001)Ab stra ct I n order to i m p r ove the perf or m ances of e lec tr o2hydraulic position servo syste m,traditi onG A(Gene tic Algorithm s)was applied t o P I D Tuning.The results of S I M U L I N K si mula ti ons indicatethat the system not only has the faster dynam ic res ponse,but also shows the better ulti ma te preci2 sion.It was pr oved to be eff ective by te st also.Key word s electr o2hydraulic positi on servo;genetic a lgorithm s;P I D tuning1 前言某型直升机地面联合试验台的旋翼系统桨距变化采用电液位置伺服控制系统来实现。

液压伺服系统智能PID控制

液压伺服系统智能PID控制
system must be adaptive to hard circumstances.The variation ofload has a wide range,and
also with very strong interference moment.All these make the parameters of system
随着我国现代化建设的向前推动,随动系统在我国工农业生产、国防与科学 技术各个部门越来越得到广泛的运用。广泛采用随动系统,既节省人力,又提高 效率和工作质量。
液压传动与控制是以液体(油、高水基液压油、合成液体)作为介质来实现 各种机械量(力、位移或速度等)的传递。
液压传动与单纯的机械传动、电气传动和气压传动相比,具有传递功率大、 结构紧凑、体积小重量轻等特点.因而被广泛运用于各种机械设备及精密的自动 控制系统中。
首先,改进了PX.8电液伺服系统的硬件。主要工作是选用性能更加优异的信号 反馈元器件和电子元器件,重新设计了伺服放大器。伺服放大器的主要功能是将计算 机的控制信号按照系统需要的丌坏增益放大,具有足够的能力推动执行机构运行,还 能完成速度、加速度、角度位置反馈信号的检测和调整。同时,还设计完成了一些辅
本文改进了Px一8电液伺服系统,对伺服放大器进行了重新设计。考虑到系统在 工作中,常规PID控制方法难于获得始终良好的控制效果,本文尝试了一种基于遗传 算法和神经网络的智能PID控制方法,并进行了系统仿真和实验台实验研究。
仿真和实验结果表明,本文所提出的智能控制方法具有很好的自适应性和鲁棒 性,可以有效的抑制负载变化和外界干扰对系统的不利影响,具有较好的控制效果。
在控制理论方面,伺服系统的智能控制理论系统是一门跨学科、需要多学科提供 基础支持的技术科学,因而智能控制系统必然是一个综合集成智能系统。当前,国内 外智能控制技术研究领域主要分为以下几类:

基于遗传神经网络的电液伺服系统自适应控制

基于遗传神经网络的电液伺服系统自适应控制

隐单元 的活性 及 隐单 元 和输 出单 元 之 间 的权 值 。信息 的传播 是 由输 入 单 元 到 隐 单 元 ,最后 到 输 出单元 。输 入单元 和隐单 元 、隐 单 元 和输 出单 元 间 的权 值 决定 每 个单 元何 时是 活性 的 ,借 修 改这 些 权 值 ,前 向神经 网 络可 以用 来逼 近 任 意连 续 函数 ,能 够 实现 多 元 函数 的
和现场 的各种 干扰 的影 响 ,系统 参 数 和 结 构都 有 可 能 发生变 化 ,从 而 给 控 制 系 统 的 设 计 带 来 一 定 的 困难 。 工程上 通常 采 用 的控 制 器 ,例 如 PD控 制 ,难 于 满 足 I 系统 高性能 指标 的要 求 。 自适应 技 术 的 应 用 能够 提 高 伺 服 系统 的控制 精 度和 鲁棒 性 起 到 很 大 的作 用 ,但 是 在大扰 动作 用下 和 系统 的 不确 定 时 , 自适 应算 法 过 于
复杂 ,并容 易引起 系 统 的不 稳 定 。本 系 统 控 制 当 中采
用 神经 网络 遗传算 法 和 PD相结 合 的 自适应 控 制 实 现 I 了对伺 服 系统 的有 效控 制 。
1 步 进控 制 系统 的构 成
图 1 步 进控 制系统 结构框 图
步进 控制过 程 主要 是 : ( )在 带钢 捆 绕一 圈后 而 1
0 引言 为了减 少热连 轧 卷 取 机 的带 头 损 失 ,在 现代 的热
轧卷板 机 中采取 步进 式 助卷 辊 电液 伺 服控 制 系 统 。该 系统是 一强 非线 性 的时 变 系 统 。随着 工 作 状 态 的变 化
移信 号 ,通过脉 冲 编码 器 和计 算 机 编 程 控制 实 现 带头 自动跟踪 和 台阶 的 自动 回避控 制 。

遗传算法在电液伺服系统分层模糊控制中的应用

遗传算法在电液伺服系统分层模糊控制中的应用
特性 的影 响 而 难 以预 测 。
1 系统 的描述
被 控 对 象 是 汽 车 板 簧 一小 车 系 统 , 中液 压 缸 的 其
额定载荷为 10k 小车质量约为 2 0k , 0 N, 5 g板簧具有严 重 的非 明 系统 的不 确 定性 。控 制 系统 框 图如 用
fzy c nr lb sd o e ei l oi u z o to a e n g n tcag rt hm sp o o e . I h tae ,t fte fzy c nr l r r o n ce n t a es-tefrto e i i rp s d n te srtg y woo u z o tols a ec n e td i wo ly r h e h s n sa i u z o tolrb s d o e ei oih o tmiai fzy c nrle a e n g n tcag rtm p i z t n:a d te s c n n satpia u z o tolr T u h u er ffzy r ls a d l o n h e o d o e i y c lfz y c nr l . h s te n mb so u z e n e u
h sv rid t e e e t e eso h tae y. a e fe h f ci n s ft esrtg i v
Ke wo d y r s: Ge ei g r山m Hir rhc lfzy Elcr - y a l ev Co tolr Re ltmec nrl n t a oi cl eac ia u z e to h drui s Io c nr l e a—i o to
遗传 算 法在 电液 伺 服 系统 分 层 模 糊 控 制 中的 应 用

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制器设计

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制器设计

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊P1D控制器设计提纲:I.绪论I1改进遗传算法理论和算法∏I∙伺服电机模糊PID控制器设计IV.基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制系统仿真V.改进的遗传算法的应用VI结论第1章绪论模糊PID控制器是一种广泛用于控制系统的常见模型,因其调整和控制能力强、结构简单等优点受到控制工程领域人员和研究者的青睐。

然而,它也存在一定的不足,王峰等人提出了与模糊P1D控制器相结合的遗传算法,取得了良好的效果。

本文的研究是以此为基础进行的,聚焦于采用基于改进的遗传算法的伺服电机模糊P1D控制器的设计及其应用。

本文将首先详细介绍改进的遗传算法的理论和算法,着重讨论其优点及优化性能。

随后,将对伺服电机模糊PID控制器的设计进行详细阐述,探讨基于改进的遗传算法的伺服电机模糊P1D控制系统仿真过程。

最后,将结合实际研究分析改进的遗传算法的应用效果,探究其可行性及未来发展前景。

通过本文的研究,可以更加详尽地了解改进的遗传算法的原理,从而可以使其更好更精准地应用于控制系统中,取得更好的控制效果。

第2章改进遗传算法理论和算法改进的遗传算法是一种新型的优化方法,它综合考虑了评价函数、随机搜索算法和群体智能算法的优势,具有收敛速度快、效果精准等显著优势,因而用于优化伺服电机模糊P1D控制器具有重要意义。

改进的遗传算法主要分为五大步骤:初始化种群、计算适应度,进行交叉、变异和选择操作,循环执行上述操作直到收敛。

改进的遗传算法最大的优势在于该算法进行了深入的贪婪搜索和计算,能够根据轮盘赌算法快速确定适应度函数值最大的个体,从而可以较好的保证最终结果的优良性。

本文的研究将采用改进的遗传算法来优化伺服电机模糊PID控制器的参数设定,并将详细探讨聚类算法的改进原理及其实施步骤。

第3章伺服电机模糊PID控制器设计伺服电机是一种广泛使用的机械设备,在控制系统中用于保证系统运行性能稳定。

然而,由于伺服电机控制系统存在环境不确定性和参数不确定性等问题,因而常常会出现控制效果不佳的情况,严重影响系统的控制质量。

电液位置伺服系统新的校正方法

电液位置伺服系统新的校正方法

电液位置伺服系统新的校正方法电液位置伺服系统是一种常见的工业控制系统,用于对机械装置进行位置、速度和加速度的精确控制。

在使用电液位置伺服系统之前,需要对其进行校正,以保证系统的准确性和可靠性。

下面是关于电液位置伺服系统新的校正方法的一些相关参考内容。

1. 电液位置伺服系统校正方法的概述电液位置伺服系统的校正方法主要包括机械校正、电气校正和参数整定三个步骤。

机械校正主要是调整机械装置以保证其运动精度;电气校正主要是调整电气信号和控制参数以保证系统的稳定性;参数整定主要是对控制器的参数进行调整以满足系统的性能要求。

2. 机械校正方法机械校正主要是对机械装置的齿轮、连杆、轴承等部件进行调整和更换。

可以通过使用高精度的测量设备如位移传感器、激光测量仪等来测量机械装置的位移和角度,并根据测量结果进行调整。

此外,在机械校正过程中,需要保证机械装置的刚度和耐磨性,以提高系统的动态响应和寿命。

3. 电气校正方法电气校正主要是调整电气信号和控制参数,以确保系统输出的控制信号和实际运动信号的一致性。

在电气校正过程中,可以使用示波器、频谱分析仪等测量设备来观察和分析系统的电信号。

根据测量结果,可以适当调整输入电压、电流、激励信号等参数以改善系统的稳定性和精度。

4. 参数整定方法参数整定主要是对控制器的参数进行调整,以满足系统的性能要求。

在参数整定过程中,主要需要调整控制器的比例增益、积分时间、微分时间等参数。

可以使用系统辨识方法如最小二乘法、频率响应法等来确定最优的参数值。

此外,还可以使用自适应控制算法如模糊控制、神经网络控制等来提高系统的适应性和鲁棒性。

5. 校正方法的优化为了进一步提高校正方法的效率和精确度,可以采用以下优化措施。

首先,使用高精度的测量设备和控制器,以提高系统的测量和控制精度。

其次,使用先进的校正算法和优化工具,如遗传算法、粒子群算法等,以快速和准确地找到最优的参数值。

最后,根据实际应用需求,对校正方法进行定期检查和更新,以适应不断变化的系统环境和性能要求。

遗传算法的人工智能在交流伺服中的设计

遗传算法的人工智能在交流伺服中的设计
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图 2 模糊神经网络控制器结构模型 № . s u tr d l f u 2 t cuemo e o ry啦u e o kc nrl r r f mI t r o tol nw e
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维普资讯
第1 期

平等 : 遗传算法 的人工智 能在 交流伺服中的设计
系统利用误差反向传播来指导学习, 模糊推理控制器有两个输入 e A , 为误差 ,e 和 ee △ 是误差的变化
率 ,d g 是给定值 , u是被控制对象输 出值 , e △ 是误差的变化率划分为 n 将 和 e 个模糊子集 , 将其用高斯型
2 模糊 神经 网络推理模型
2 1 模糊 神经 网络 控制 器 .
在人工神经网络中把信息的存储和数据处理合为一体 , 能从不完全 、 不清楚 的信息联想出来完整的信 息实现了对人类思维模式的模拟 。为 了使系统具有 良好的透 明性 , 】 在神经 网络的推理中引用了模糊规

基于改进遗传算法的ROV推进器伺服系统辨识

基于改进遗传算法的ROV推进器伺服系统辨识
收稿日期 =2015-12-28. 网络出版日期: 2016-1 卜 16. 基金项目: 国家高技术研究发展计划( 2012AA092101). 作者简介: 丁汉卿( 1 9 9 2 -), 男 , 硕士研究生; 王旭阳( 1 9 7 7 -), 男 , 助理研究员. 通信作者: 王旭阳, E-mail:wangxuyang@ .
( School of Naval Architecture, Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240 ,China)
algorithm was designed to identify the parameters of variable displacement of an ROV (remote operated vehicle) hydraulic thruster. To avoid premature convergence and determine an accurate solu­ tion , a new method to create an initial population based on a uniform design and new mutation method combined with a predatory search strategy were proposed. This approach improved the ability of the algorithm to perform local searches and solved the problem of global convergence and low search efficiency effectively. An identification exper­ iment was performed on a hydraulic test platform to simulate the hydraulic thruster servo control system. Based on the results of the experiment, an accurate control model of the variable displacement of an ROV hydraulic thruster was identified by the improved genetic algorithm. Comparison of the experimental and simulation results confirmed the validity of the improved algorithm and accuracy of the final control model. : ROV(remote operated vehicle) thruster model; variable displacement motor; genetic algorithm; preda­ tory search strategy; initialization of population

遗传算法在电力系统中的应用综述

遗传算法在电力系统中的应用综述

遗传算法在电力系统中的应用综述1引言近年来,一种进化论的数学模型,在思想方法上标新立异的优化方法——遗传算法GA (Genetic Algorithm)发展十分迅速,在一些研究工作和工程技术中以其独特的解决问题的能力而获得了广泛的应用。

2遗传算法2. 1遗传算法的基本原理遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机迭代和进化,具有广泛适用性的搜索方法,具有很强的全局优化搜索能力。

遗传算法是一种种群型操作,该操作以种群中的所有个体为对象。

具体求解步骤如下:1)对自变量进行基因编码遗传算法一般不直接处理问题空间的参数而是将待优化的参数集进行编码,一般总是用二进制将参数集编码成有0或1组成的有限长度的字符串形成基因码链,每一个码链代表一个个体,表示优化问题的一个可能的解。

2)初始种群的生成随机地生成N个个体组成一个群体,该群体代表一些可能解的集合。

GA的任务是从这些群体出发,模拟进化过程进行择优劣汰,最后得出优秀的群体和个体,满足优化的要求。

3)适应度函数的设计遗传算法在运行中基本上不需要外部信息,只需依据适应度函数来控制种群的更新。

根据适应度函数对群体中的每个个体计算其适应度,为群体进化的选择提供依据。

设计适应度函数的主要方法是把问题的目标函数转化成合适的适应度函数。

4)选择(复制)按一定概率从群体中选择M对个体,作为双亲用于繁殖后代,产生新的个体加入下一代群体中。

即适应于生存环境的优良个体将有更多繁殖后代的机会,从而使优良特性得以遗传。

选择是遗传算法的关键,它体现了生物进化过程中的自然选择规律。

5)杂交(交叉)对于选中的用于繁殖的每一对个体,随机地选择同一整数n,将双亲的基因码链截断,然后互换尾部。

杂交是GA的一个重要算子,有单点杂交和多点杂交,如:父个体1 110000 0001 110000 0011子个体1父个体2 000101 0011 000101 0001子个体2交叉体现了自然界中信息交换的思想。

结合遗传算法的优化方法在能源领域中的应用

结合遗传算法的优化方法在能源领域中的应用

结合遗传算法的优化方法在能源领域中的应用随着人类社会的不断发展,能源问题已经逐渐成为一个不可忽视的问题。

随着人们对能源的需求不断增加,我们不得不寻求新的能源技术来满足这种需求。

然而,现有的能源技术普遍存在效率低、污染严重等问题,因此需要新的方法来优化能源的产生和利用。

本文将介绍一种基于遗传算法的优化方法,并探索其在能源领域的应用。

一、遗传算法概述遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,它模拟了自然选择、遗传和适应性等过程。

有点类似于物竞天择、适者生存这一理论。

遗传算法旨在寻找解决问题的最佳解,并可以在复杂优化问题中获得优秀的解决方案。

遗传算法是一种基于搜索技术的优化算法,通过模拟进化过程来寻找最优解。

主要包括种群初始化、选择、遗传操作、适应度评估和终止条件等步骤。

二、遗传算法在能源领域中的应用电力系统优化电力系统优化主要涉及到电网规划、电网调度、电力市场等方面的问题。

其中,电网规划是一项非常重要的领域,它旨在确定最佳的电力网络结构和运行方式,以满足用户的需求并最小化总成本。

在这个领域的研究中,遗传算法常常被用来寻找最优解。

例如,可以利用遗传算法来优化电力系统的传输线路和变电站配置,以获得最佳的系统性能。

风电场布局优化风电场布局优化是一项非常具有挑战性的问题。

优化风电场布局不仅仅是为了提高风能的收集效率,同时还需要考虑到风电机的生产、安全和环保等方面问题。

在这个领域中,遗传算法也被广泛应用。

通过对风场的布局、数量和风电机在电网中占用的比例进行优化,可以提高风能的收集效率,同时还可以控制成本和环保问题。

太阳能光电场优化太阳能光电场是一种非常重要并且广泛使用的能源形式。

在自然光较充足的情况下,太阳能光电场能够非常有效地收集太阳能。

然而,在一些气候条件下,太阳能收集效率可能会受到限制。

因此,对太阳能光电场进行优化是必要的。

在这个领域,遗传算法也可以被应用来找出最优的方案。

三、总结遗传算法已经被广泛应用于能源领域中的各种优化问题中。

遗传算法在电力系统优化中的实践技巧

遗传算法在电力系统优化中的实践技巧

遗传算法在电力系统优化中的实践技巧随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长,电力系统的优化问题变得越来越复杂。

传统的优化方法在解决这些问题时面临着挑战,而遗传算法作为一种基于生物进化原理的优化算法,逐渐成为电力系统优化的重要工具。

本文将介绍遗传算法在电力系统优化中的实践技巧。

1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作,逐步优化问题的解。

在电力系统优化中,遗传算法可以用来解决诸如电力调度、电网规划和电力市场交易等问题。

2. 问题建模与编码在使用遗传算法解决电力系统优化问题之前,首先需要将问题进行建模,并将问题的解编码成染色体。

例如,对于电力调度问题,可以将发电机出力和负荷需求作为染色体的基因,通过遗传算法来寻找最优的发电机出力方案。

3. 适应度函数的设计适应度函数是遗传算法中的核心部分,它用来评估染色体的适应度,即解的优劣程度。

在电力系统优化中,适应度函数可以根据具体问题进行设计。

例如,在电力调度问题中,适应度函数可以考虑发电成本、供电可靠性和环境影响等因素。

4. 选择操作选择操作是遗传算法中的一项重要操作,它决定了哪些染色体将被选中作为父代,进而产生下一代的解。

在电力系统优化中,选择操作可以采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。

选择操作的目标是根据染色体的适应度来确定其被选中的概率,从而保留优秀的解。

5. 交叉操作交叉操作是遗传算法中的另一个重要操作,它模拟了生物进化中的基因交换过程。

在电力系统优化中,交叉操作可以用来产生新的解,并引入新的基因组合。

例如,在电力调度问题中,交叉操作可以将两个染色体的基因进行交换,从而生成新的发电机出力方案。

6. 变异操作变异操作是遗传算法中的一种随机操作,它用来引入新的基因变异,增加解的多样性。

在电力系统优化中,变异操作可以用来引入新的发电机出力值或负荷需求值。

变异操作的目的是增加解的搜索空间,从而提高算法的全局搜索能力。

基于遗传神经网络PID整定的电液位置伺服系统

基于遗传神经网络PID整定的电液位置伺服系统

基于遗传神经网络PID整定的电液位置伺服系统马淑可;麦云飞【摘要】以EPS机电一体化测试台为实验背景,针对其电液位置伺服系统的非线性以及存在外干扰等不利影响进行分析并建立数学模型.采用MATLAB/Simulink软件建立传递函数仿真模型,之后分别采用遗传算法和基于遗传算法优化的BP神经网络算法对PID进行整定.结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络PID整定的电液位置伺服系统稳定性强,精度更高,具有更强的鲁棒性.【期刊名称】《农业装备与车辆工程》【年(卷),期】2018(056)009【总页数】4页(P67-70)【关键词】机电一体化测试台;电液位置伺服系统;遗传算法;神经网络;Simulink仿真模型【作者】马淑可;麦云飞【作者单位】200093 上海市上海理工大学机械工程学院;200093 上海市上海理工大学机械工程学院【正文语种】中文【中图分类】TH137.310 引言EPS机电一体化测试台,是用于模拟汽车转向时所受地面摩擦等负载的模拟加载平台。

试验台采用位移或载荷闭环高精度伺服控制,电液位置伺服系统是控制领域中重要的组成部分,具有输出功率大、响应速度快、精度高等优点,在工业领域的应用十分普遍[1]。

但是电液伺服系统是一种严重的不确定非线性系统,系统工作环境复杂,且普遍存在外干扰[2]。

常规PID控制器因结构原理简单,且具有容易实现、控制效果好以及鲁棒性强等优点,在各种工业控制中被广泛应用。

PID控制器通过调整3个参数:比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd,进而寻求最优解。

但是,常规PID控制器的参数一旦确定就不可更改,并且受实际系统的非线性、时变性、不确定性等因素的影响,往往无法达到理想的控制效果[3]。

BP前馈网络算法由于具有结构简单、很强的网络泛化能力等优点而经常得到应用。

但因其属于非线性规划问题,所以会有一些缺陷,如:收敛慢、对权值初值敏感等。

随着仿生学、遗传学和人工智能等学科的交叉发展,专家们发明了一门优化算法:智能优化算法。

基于遗传算法精冲机快速缸液压伺服系统设计及PID控制优化

基于遗传算法精冲机快速缸液压伺服系统设计及PID控制优化

基于遗传算法精冲机快速缸液压伺服系统设计及PID控制优化刘艳雄;李杨康;华林;毛华杰【摘要】通过对精冲机快速缸液压伺服系统理论分析,并在AMESim中建立快速缸仿真模型.由于精冲机快速缸定位精度会影响模具保护可靠性,以及零件的成形质量,为提高定位精度,引入PID控制器对液压伺服系统位置闭环控制.通过遗传算法和NLPQL算法对PID参数优化,并与传统优化方法仿真对比分析.仿真结果表明,相比于传统算法和NLPQL算法,基于遗传算法优化的PID控制能够在保证系统稳定性的情况下,有效加快快速缸的响应速度、提高定位精度.%In this study, a simulation model of electro-hydraulic servo system is established in AMESim based on its theoretical analysis.As the position accuracy of fine-blanking machine influences the reliability of mould protection and the shape of products, PID controller is used to control the position closed loop of electro-hydraulic servo system in order to improve position precision.Genetic Algorithm and NLPQL algorithm are used to optimize the PID parameters and to compare with the traditional optimization method.The simulation results strongly suggest that, compared with the traditional method and NLPQL algorithm, the control system based on Genetic Algorithm optimization method is capable of good stability, high accuracy and quick response.【期刊名称】《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》【年(卷),期】2017(041)001【总页数】6页(P52-56,63)【关键词】液压伺服系统;AMEsim建模;遗传算法;PID控制【作者】刘艳雄;李杨康;华林;毛华杰【作者单位】武汉理工大学汽车工程学院武汉 430070;武汉理工大学汽车工程学院武汉 430070;武汉理工大学汽车工程学院武汉 430070;武汉理工大学材料学院武汉 430070【正文语种】中文【中图分类】TP273精冲技术是从普通冲压技术发展而来的精密冲裁方法,材料在3向静水压应力作用下以纯剪切塑性变形实现材料分离,能使板料1次冲压成型并获取优质零件.相比于传统切削加工方法,精冲得到的零件尺寸形位误差小、断面质量好、精度高及互换性好,并且材料消耗少,生产效率高,生产效率可以提高510倍甚至更高[1].凭借其优势,精冲零件越来越多的在汽车、航空航天、家电、机械等领域得到广泛应用.精冲机快速缸液压系统采用液压伺服系统,液压伺服系统能提供的驱动力大且结构紧凑并能够连续操作,然而液压缸非对称性、泄露、压力脉动等原因导致系统本身具有非线性、时变和不确定性,这会对控制精度产生一定影响.但精冲机对快速缸定位精度要求十分苛刻:在模具保护系统阶段,废料检测过程中位置定位不准会造成有废料检测不出,而带废料冲裁影响零件成形质量、造成模具损伤;或者是无废料时停机.另外,冲裁切换时定位不精确易使零件产生撕裂、毛刺等缺陷.因而传统控制方法已不能满足系统控制精度与响应特性的要求.文中对精冲机快速缸液压伺服系统进行了理论分析,且以此为基础在AMEsim中建立模型对系统进行了仿真试验,引入 PID闭环位置控制[2],并采用基于遗传算法优化的PID控制并与传统方法整定和NLPQL算法优化的控制结果对比分析.结果表明,遗传算法能够实现全局优化得到最优解,且优化后的PID定位精度有很大提升,满足系统预期效果,并且能够兼具响应快、稳定性好、鲁棒性强等优点.1.1 精冲机结构与运动控制原理简介图1为精冲机三维模型简图,快速缸位于滑块下方,左右两侧共4个.快速缸动作分为快速上行、模具保护、冲裁和快速退回几个阶段.模具保护过程见图2.图中 a为模具保护检测开始位置,b为解除压力监测位置(一般根据材料厚度与模具结构设定,此位置至关重要),b通常在主油缸加压切换位置下0.2 mm处.模具保护原理是:滑块由a上升至b过程中,压力传感器会实时监测快速缸压力,如果检测到油缸压力超过设定值(异物监测检出压力),随即快速缸停止上升并退回(防止损伤模具).若在此阶段压力没有超过设定值,到达b位置会解除压力监测(即不再通过快速缸压力变化控制快速缸动作)转而进入冲裁阶段.若异物监测解除不及时,而进入冲裁阶段,接触板料压力必然升高,此时系统会误认为有废料残留而致使快速缸退回,影响工作效率.然而最严重的是废料残留而未检测出,将导致精冲机带废料冲裁,轻则冲坏零件,重则损伤模具.可见监测解除位置的设定与定位十分重要,提高定位精度有助于模具保护可靠性,保护模具保证零件成形质量.1.2 基于AMESim快速缸液压伺服系统模型的建立快速缸采用的是单出杆液压缸,其具有结构紧凑、成本低及承载能力大等优点.精冲机快速缸由伺服阀控制(由于4个快速缸完全相同,选取1个理论分析),见图3. 由于伺服阀经常在零位附近工作,根据以上假设得出控制阀的线性化流量方程[3-4] qL=Kqxv-KcpL式中:Kq为流量增益;Kc为流量压力系数;xv为阀芯位移;pL为负载压降.当快速缸运动时可得出快速缸流量连续方程式中:y为活塞位移;βe为有效体积弹性模量;Ct为液压缸总泄漏系数,Ct=Cec/2+Cic,Cec为液压缸外泄漏系数,Cic为液压缸内泄漏系数;A1为无杆腔活塞面积;A2为有杆腔活塞面积;n=A1/A2.上式中右边分别是推动液压缸活塞所用的总流量、总压缩流量以及液压缸总泄漏流量之和.有负载力时液压缸力平衡方程式中:m为活塞及负载折算到活塞上的总质量;Bp为油液的粘性阻尼系数. AMESim提供了一个图形化的建模方法,用于工程系统的建模、仿真,以及性能分析,避免了基于传统方法建立数学模型的复杂性与不精确性,而在AMESim建立液压模型建模方便快捷.将上述方程与数据应用于AMESim中并选择所需元件便可以得到基于PID控制的快速缸液压伺服系统模型[5],见图4.由图4可知,快速缸伺服系统模型主要有液压泵、伺服阀、4个快速缸、PID控制器、蓄能器及位置传感器组成.位置传感器将快速缸位置信号与输入信号形成偏差控制量,通过PID控制器控制阀口开度的大小直至快速缸达到预定的位置.PID控制旨在提高位置控制精度,但是其参数优化不易,人工整定计算量庞大且难以得到最优,一些智能的优化方法应运而生.遗传算法(genetic algorithm,GA)是模仿生物遗传与进化的自然规律,借鉴了达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说,是1种具有高效并行而具有全局优化搜索能力的优化方法[6].遗传算法优化基本流程见图5.3.1 快速缸液压伺服系统参数确定精冲机快速缸参数:活塞直径为63 mm,活塞杆直径为45 mm,可以计算出:A1=3.116×10-3 m2;A2=1.526×10-3 m2,则n=0.5;流量系数Cd通常取0.6~0.65,这里取Cd=0.62;液压缸的外泄漏系数为零,内泄漏系数Cip=3×10-11;活塞及其负载的粘性阻尼系数Bp=1 000 s/m.伺服阀窗口面积梯度w=0.023 6;固有频率为80 Hz,阻尼比0.1.伺服阀参数:查手册得知伺服阀阀芯与轴套之间的间隙通常是0~6 μm;这里取rc=5×10-5 m.伺服阀放大器增益为取0.01.液压油参数:所研究精冲机液压系统所用的液压油密度为ρ =900kg/m3;其粘度为μ=1.82×10-2 Pa·s ;有效体积模量取βe=1.9×109 N/m2.其他参数:负载刚度K=4×104;供油压力ps为15 MPa;不计连接伺服阀和油缸管道的长度总的压缩容积Vt=9.284×10-3 m2.将上述确定的系统参数应用到图3的AMESim模型中.3.2 常规方法整定PID仿真分析常规方法整定PID是通过先比例,后积分,最后微分的方法不断调试PID参数,此方法过于繁琐此处不再赘述[7].整定后的结果:Kp,Ki,Kd分别为4,0.03,0.15,设置PID控制器参数,通过阶跃信号验证控制器性能,输入信号阶跃信号统一采用0.2(下文中所给信号均为0.2),运行10 s仿真,绘制出快速缸位移曲线和速度曲线,仿真结果见图6~7.由图6~7可知,快速缸在6 s左右才达到稳定值,上升时间太长,系统的响应过慢;最终定位精度为0.201 m,不能满足预期要求.表明常规方法整定的PID参数不能较好的满足系统设计的要求,需要对PID参进行优化.3.3 PID参数优化范围的确定在AMESim中使用设计开发模块(design exploration)对参数优化,优化前首先要确定所要优化参数的范围:分别对PID3个参数进行批处理试验,观察输出在不同Kp,Ki,Kd下的曲线变化情况,以系统稳定性为先决条件确定参数的大致范围,然后再在此范围内使用各种方法进行优化[8] .设置Kp批处理参数为(1,10,20,50,100),得到快速缸位移曲线以及快速缸出口压力曲线,见图8~9.由图8~9可知,快速缸出口压力在Kp =50的曲线末端出现稍微震荡,Kp =100时,曲线震荡愈加剧烈,反映在位移图中则是位移曲线波动,属于不稳定状态.所以确定Kp范围为1~50.Ki的批处理范围(0.01,0.05,0.1,1,2),绘制快速缸位移曲线和快速缸出口压力曲线,见图10~11.在快速缸出口压力曲线中,Ki=1时,压力在9 s左右陡然上升,相应的在位移图中Ki大于1以后,位移曲线出现了严重超调现象,由此确定Ki的范围是0~1.用同样的方法分析Kd批处理范围(0.25,0.5,2,5,10)的曲线确定Kd范围为0~5.3.4 优化仿真结果分析优化仿真需要在确定了各个参数的范围基础上对系统DOE(实验设计)参量分析:首先在参数模式下,设置比例系数、积分系数、微分系数为输入参数;在仿真模式下设置系统的输出为活塞位移和速度及液压缸出口压力;活塞最大速度、实际位移与输入信号之差为复合输出参数(限制条件),由此可以得出输入(模型参数)与响应(模型的变量)之间的关系,再分别NLPQL算法和遗传算法优化对PID参数进行优化.3.4.1 非线性二次规划算法优化仿真试验非线性二次规划(NLPQL)算法基本原理是:假定目标是连续并且可微的,将目标函数以二阶拉格朗日方程展开,同时将其约束条件线性化,把原问题转化为二次规划问题.求解二次规划得到下一个设计点,最后以2个可供选择的优化值为基础执行一次线性搜索[9-11].NLPQL算法对PID参数多目标优化以位置偏差为限制条件,得到优化后的Kp,Ki,Kd为:16.49,0.9875,2.135.NLPQL优化后的快速缸位移与速度曲线,见图12~13.从NLPQL优化结果可知:快速缸位移在2.4 s左右时可达到稳定值,虽然系统响应时间显著缩短,但稳定值为0.201 78 m,较之常规方法定位精度有所下降,并且在5 s以后速度稍有波动,影响系统稳定性.结果表明, NLPQL算法搜索停留在局部最优解,优化结果过度依赖算法起点,不能实现全局优化.3.4.2 遗传算法优化仿真试验遗传算法各参数设置如下:初始种群大小M为80,复制概率为80%,变异概率为0.08,进化终止代数为50.优化后的参数:Kp=26.24,Ki=0.043 6,Kd=1.012.应用遗传算法优化的最佳参数,观察系统在阶跃信号输入下的响应,并将3种方法优化得到快速缸位移图与速度图,见图14~15.将3种方法有优化结果总结于表1中.由图14~15和表1可知,上升时间方面:遗传算法优化的参数所用时间最短,NLPQL算法优化次之,常规方法优化所用时间最长;定位精度方面:常规方法与NLPQL算法优化定位精度不相上下,遗传算法优化PID控制器定位精度最高,可达0.01 mm,这是传统方法难以实现的.综合分析采用遗传算法优化PID控制器的控制精度高、响应快,能够达到预期的效果.由于液压伺服系统具有非线性、时变、大时滞、低阻尼等特性,建立精确数学模型非常困难,而AMESim可以简化建模过程且能保证建模精度.在AMESim建立了精冲机液压伺服系统模型,并对PID参数优化仿真分析.通过对几种优化方法对比结果得出,基于遗传算法优化PID控制器,不但可以避免常规方法整定过程的繁琐,而且相比于NLPQL算法优化和常规整定PID控制器,基于遗传算法优化的PID控制器更能够保证系统响应速度与控制精度,并且具有较强的鲁棒性.这对于保证精冲零件成形质量、提高模具保护可靠性以及提高生产效率所产生的的积极作用是不言而喻的.【相关文献】[1]黄重九,杨帅帅,陈渊,等.大吨位全自动液压精冲机的研制[J].机床与液压,2011,39(18):1-3.[2]CHEN D, FANG K, CHEN Q. Genetic algorithm application in optimization of PID parameters[J]. Micro Comput Inf,2007,23(1):35-36.[3]宋志安.MATLAB/Simulink与液压控制系统仿真[M].北京:国防工业出版社,2012.[4]梁丽华.液压传动与电液伺服系统[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社,2005.[5]HAN M F, SONG Y T, ZHAO W L.Simulation and optimization of synchronization control system for CFETR water hydraulic manipulator based on AMEsim[J]. FusionEnerg,2015,34:566-570.[6]GOLDBERG D E. Genetic algorithms in search, optimization, and machinelearing[M].Boston:Addison Wesley,1989.[7]邱丽,曾贵娥,朱学峰,等.几种PID控制器整定方法的比较研究[J].工业控制与应用,2005,24(11):28-31.[8]李华聪,李吉.机械/液压系统建模仿真软件AMESim[J].计算机仿真,2006(12):294-297.[9]SCHITTKOWSKI K. NLPQL: a fortran subroutine solving constrined nonlinear programming problems[J]. Annals of Operations Research,1985,6(5):485-500.[10]陈永光,陈旭,郭钢,等.某型液压机工作台和上横梁有限元分析研究[J].计算机辅助工程,2001(2):80-83.[11]李贵闪,翟华.电液比例控制技术在液压机中的应用[J].锻压装备与制造技术,2005(5):55-58.。

基于遗传算法前馈PID控制的电液伺服泵控系统性能研究

基于遗传算法前馈PID控制的电液伺服泵控系统性能研究

基于遗传算法前馈PID控制的电液伺服泵控系统性能研究刘克毅;李渊;王飞;陈革新;王梦;刘银萍;代丹丹
【期刊名称】《煤矿机械》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】电液伺服泵控技术在液压支架、采煤机、掘进机、挖掘机等煤矿装备中得到了广泛应用,但在复杂工况下,其动作响应性和准确性受到较大影响,需进一步提高。

在数学模型的基础上建立了关键部件仿真模型和系统模型,提出了基于遗传算法的前馈PID控制策略。

利用MATLAB软件进行仿真,结果显示,阶跃压力信号响应曲线的稳态误差为0.1 MPa、响应时间为0.5 s,正弦压力信号跟随曲线的最大误差为0.02 MPa,较经典PID控制缩短了响应时间,降低了误差,整体性能得到提升。

【总页数】5页(P37-41)
【作者】刘克毅;李渊;王飞;陈革新;王梦;刘银萍;代丹丹
【作者单位】新疆工程学院机电工程学院;吉林大学机械与航空航天工程学院;燕山大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH137
【相关文献】
1.直驱泵控电液位置伺服系统模糊PID控制仿真与实验研究
2.基于模糊自适应PID 的直驱式容积控制电液伺服系统性能的研究
3.电液伺服闭式泵控系统位置前馈补偿控制研究
4.基于前馈预测的电液伺服PID控制系统
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2019年第3期【摘要】本文分析了遗传算法的计算过程,讨论了对电液伺服系统的控制理论,并对改进遗传算法对电液伺服系统中的应用进行了总结,通过仿真分析的方式得出改进遗传算法应用在电液伺服系统比标准遗传算法与常规PID控制方法得到的效果更好。

【关键词】改进;遗传算法;电液伺服系统电液伺服系统功率大、相应速度快,在工业控制领域中得到了广泛的应用。

但是电液伺服系统属于非线性系统的代表,时效性容易影响控制的进度,为了提高电液伺服系统的特征,改进控制进度问题,将改进遗传算法与PID控制方法进行结合,对伺服系统的运行状态进行控制,从而得到良好的控制效果。

一、遗传算法遗传算法是一种全局优化搜索算法,是模拟生物在特定的环境下进行遗传的过程,能够解决较为复杂的优化问题,寻优能力强,涉及领域广泛。

遗传算法的优化步骤为:对个体进行编码,从个体中反映出的最真实的值映射成编码的整个过程;按照设定好的模式随机产生原始数据;通过建立适应度函数度量群体中不同个体在优化计算中有可能获得的最优解的过程,适应度函数可以对个体的适应度进行度量,但是需要与优化的目标联系在一起,使个体之间的优势群体与劣势群体能够和总体的优化评价得以联系;选择遗传算法,对个体实行淘汰机制,使适应度较高的个体能够被遗传到下一代的个体中;随后采取交叉的方式使两个相互契合的染色体能够按照特定的方式交换基因,形成新的个体;变异是指将个体中的一些基因值用其他的基因进行替换,形成一个新的个体;将个体的遗传编码映射成最真实的状态,这个过程称之为个体解码。

二、电液伺服系统中的控制理论(一)PID控制PID控制适用于线性状态下最完整的控制方式,更是控制方法中的经典。

PID控制可以获取系统的误差,然后对其进行PID处理,P是放大、I是积分、D是微分,最后将三种运算结果进行控制输出。

(二)自适应控制自适应控制可以在不知道参数的情况下进行估算和修正控制,自校正控制适用于慢时变的控制对象,模糊参考自适应控制适用于参数突变或者是外力干扰的电液伺服系统中,电液伺服系统采用模糊参考自适应控制的方式较多。

自适应控制方法对被控系统的模型相对阶要求严格,如果相对阶或者模型的阶次不满足要求,电液伺服系统将无法达到理想的效果。

(三)模糊控制模糊控制理论是智能控制领域中具有较大影响力的一种控制方式,在工业领域中也得到了较为广泛的应用。

将模糊控制应用在蒸汽机或者锅炉的控制中,取得了比其他的控制方法更好的效果;将模糊控制应用在水泥窑的生产中,也能够取得较好的效果。

模糊逻辑能够解决原有控制方法中存在的不足,在解决非线性、不确定性的复杂控制问题时具有较好的优越性,并且在电液伺服系统中也得到了非常广泛的应用。

三、改进遗传算法在电液伺服系统中的应用(一)基于遗传算法的PID整定方法寻优的参数与编码的方案要明确,PID参数的范围要确定,按照一般的逻辑思维,在确定好PID参数的范围之后要确定编码的方案,关于遗传算法的编码方式有二进制编码与实数编码,需要根据实际的情况采用合适的编码方式;然后生成初始种群的个体,并对遗传代数进行选择,按照Z-N方法整定出PID参数的数值,然后根据数值生成原始的种群,根据寻优参数的实际情况确定遗传代数,按照遗传算法的效率找出最终的遗传代数;确定适应度函数是最重要的一个步骤,在进行搜索的过程中不需要其他的外部信息,只需要确定适应度函数即可,利用种群中的个体适应度进行搜索。

搜索的前提必须要先确定适应度函数的选取,因为适应度函数的数值会影响到是搜索的速度和最优解是否能够查找到。

确定适应度函数能能够确定目标函数,需要满足相关的要求,比如单值、连续等,为了能够获得较好的特定,采用误差绝对值作为最小的函数目标,同时为了防止控制能量过大需要在目标函数中加入控制输入的方法方可;对种群中的个体进行遗传操作,分别计算每一个种群中的个体适应度函数,然后进行遗传操作,直到完成最大的遗传代数,输出最终的目标值才可结束计算。

(二)电液伺服控制系统建模为了使用更宽的频率范围表示液压伺服阀的动态特性,可以采用传递函数表示电磁阀的性能。

电液伺服阀控液的压缸原理为:当伺服阀的柱塞发生移动后,阀芯也会随着伺服阀的柱塞进行移动,因为柱塞与阀芯是连接在一起的,阀芯移动后会打开节流口,压缸中的液压油会流入到液压缸中,然后驱动活塞进行运动。

负载的压力为液压缸进油腔的压力与液压缸回油腔的压力之差;负载的流量为流入液压缸进油腔的流量与液压缸回油腔流出的油量之和的一半。

液压缸活塞移动的方向是由伺服阀阀芯的移动方向来决定的,因为液压缸的工作腔容量不同,因此产生的压力差运动的差值也不同。

(三)电液伺服控制系统的仿真分析1.常规PID方法的系统仿真利用M ATLAB软件,根据电液伺服控制系统的模型,对常规PID控制方法进行仿真,仿真的结果为:电液伺服控制系统使用常规的PID控制方法进行调节后虽然减少了系统超调,但是效果并不理想,这也就说明常规的PID控制方法已经无法满足现有的电液伺服控制系统的使用要求。

2.改进遗传算法的PID控制系统仿真使用M ATLAB软件对电液伺服控制系统进行仿真,使用改进遗传算法PID、标准遗传算法PID、常规PID以及粒子群优化算法对其进行实验,仿真结果如图1所示,PID参数的最优值如表1所示,改进遗传算法PID控制方法可以提高系统的相应速度,使整个电液伺服控制系统保持较好的稳定性,数据也能够得到较好的准确性。

四、总结通过仿真结果可以得出,将改进遗传算法应用在电液伺服系统中,提高了系统的稳定时间与上升时间,保证了系统高的稳定性,并取得了良好的控制效果。

不需要提供准确的数学模型与控制参数就可以对系统进行有效的控制,在非线性控制领域中有较高的应用价值。

【参考文献】[1]侯艳艳,曹克强,胡良谋,etal.采用遗传PID整定的电液伺服系统仿真研究[J].现代制造工程,2012⑸:74-77[2]刘春芳,吴伟,吴盛林.电液伺服系统的遗传算法在线优化自适应控制研究[J].液压与气动,2004(9):3-5[3]张福军,王克奇,刘坤.遗传算法在电液伺服系统分层模糊控制中的应用[J].自动化仪表,2010,31⑵:39-42[4]俞建卫,徐蕾,吴士鹏.基于遗传算法优化的模糊PID在粉末液压机伺服系统的应用研究[J].组合机床与自动化加工技术,2013⑻:58-61改进遗传算法在电液伺服系统中的应用■周政周勇(长江大学工程技术学院,湖北荆州434000)【摘要】计算机网络的广泛应用便捷现代人生产、生活过程。

计算机网络安全关系着计算机网络的科学使用,影响着计算机网络的良性发展。

然而当前阶段计算机网络安全问题颇多,提高计算机网络使用的安全属性重要且必要。

防火墙作为一项计算机网络安全技术,在维护计算机网络安全方面发挥着无可替代的作用,相关者应深入研究防火墙技术,充分发挥其效力,以确保计算机网络系统运行安全、稳定、可靠。

【关键词】计算机网络;计算机网络安全;防火墙技术;应用计算机网络的不断发展为信息技术变革创造了良好的条件,随着计算机网络的不断成熟化,计算机网络的社会普及率逐渐增长,不仅创新了资源共享的模式,也改变了人们的生产、生活模式。

随着计算机网络使用的不断普及,计算机网络安全问题不断暴露,诸如数据信息被破坏、盗取、篡改,计算机系统被恶意攻击等问题给社会带来了严重的经济损失。

全面了解计算机网络安全问题有益于相关人员从问题出发设计相应优化策略,提高计算机网络使用性能,推动计算机网络发展。

一、计算机网络安全问题分析当前阶段计算机网络环境比较复杂,影响计算机网络安全的因素较多,但从整体角度看来,有来自于如下三个方面的问题对计算机网络安全影响最为巨大:(一)数据威胁计算机网络运行无法脱离数据支撑,数据漏洞会导致计算机网络安全问题发生。

例如,不法之徒利用电脑病毒入侵他人的计算机网络系统,窥探他人的数据资料,篡改相关的数据信息或是影响他人网络系统正常运作,进而影响计算机网络安全。

(二)外力破坏外力破坏影响计算机网络安全主要是人为因素导致的计算机网络安全问题。

例如,不法之徒利用包含木马、病毒的网页、邮件攻击他人的计算机网络,而计算机网络使用者并没有较强的计算机网络安全意识,随意打开链接或是网页,因操作不当导致计算机网络瘫痪。

(三)环境影响环境影响导致计算机网络安全问题发生的主要原因是计算机网络具备共享性特点。

计算机网络环境比较复杂,不法之徒可以在网络环境中设置一定具备攻击性的内容,并借助用户计算机网络运用交互攻击其数据包,在获取信息资料后经由数据报将之传递至内网,实现窃取资料或是破坏系统的目的。

二、防火墙技术及其在计算机网络安全中的运用意义(一)防火墙技术防火墙技术的本质是网络防护和隔离技术,由相应的软、硬件组成。

防火墙能够为计算机网络打造安全的网络环境,避免计算机网络被恶意破坏或是攻击。

在防火墙运作过程中,防火墙可以根据已授权信息判断、筛选、过滤、甄别各类网络信息,选择性的允许信息通过。

正因为此,防火墙技术素有“安全检查站”之美誉。

防火墙的功能有四,分别是:判断屏蔽非法服务和用户、审计计算机系统的安全性、阻止外部网络窃取信息、强化安全策略管理网络访问。

与之相对,防火墙技术也主要也包括四种,分别是:过滤技术、代理技术、检测技术及协议技术。

其中,过滤技术是在防火墙特定位置,如网络系统TCP位置设置过滤服务,当此位置接收数据包之后,首先对之进行安全检查,一旦发现安全隐患,则阻止数据包传输。

代理技术是防火墙技术中具备典型特殊性的一种技术。

在计算机网络模块内,代理技术可以有效强化计算机网络安全控制的力度;在计算机的内网与外网之间,代理技术可以充当中转桥梁。

检测技术针对计算机网络整体运行状态,将外网传输数据包视为整体,并对其内容进行分析、汇总,利用数据状态判定、检测、分析等判定数据状态。

协议技术存在的最主要价值是防止Dos攻击,避免计算机网络因Dos攻击而陷入瘫痪状态。

值得一提的是,上述四大技术在防火墙发挥效力过程中发挥着至关重要的作用,但防火墙技术发挥自身效力并非仅有上述四大技术作为支撑,如防病毒技术(可以有效实现病毒预防、检测和消除,如在网站建设项目上使用防病毒技术控制网络信息交换,构建安全数据传输通道,防止第三方入侵等)、身份验证技术(即在信息传输之前构建以身份认证为条件的安全信息通道,屏蔽非法用户侵入,排除非法介入等)、加密技术(即在计算机网络发送消息之前执行信息加密行为,确保计算机网络信息处于密码保护状态)等也发挥了巨大的作用,各项防火墙技术相互协作,综合发挥效力,最终才实现了检查、处理计算机和网络信息交互,保护计算机网络安全的终极目的。

(二)在计算机网络安全中运用防火墙技术的意义首先,防火墙能够对计算机网络中运行的数据进行记录,可以为分析计算机网络提供原始数据资料,进而使计算机网络使用者了解计算机网络使用的安全隐患,并设计针对性的防范措施。

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