遗传算法模糊控制

智能控制实验报告

基于遗传算法优化的舵机伺服系统模糊控制

W zf (S)- K

Q S v

2333 T QSV S+ 1 0.00245S+ 1

-、液压舵机伺服系统模型的建立

某型飞机液压舵机伺服系统可以简单的视为由两级伺服放大器、小舵 机（包括小舵机作动筒、电液伺服阀）、小舵机反馈传感器、小舵机 反馈传感器解调器、液压作动筒、液压作动筒反馈传感器、液压作动 筒反馈传感器解调器组成的两级闭环控制系统。

图屮：外回路伺服放大器增益K° =7.5V/V,内回路伺服放 大器增益K =8mA/V,综合摇臂传动比K =0.65min/mm,平板 丄 1^

阀开度梯度= 2deg/nun ,平板阀流量增益K Q = 8.4 X 104nmi 3/deg/s,校正传感器对内回路的影响系数K 。】=1.435, 内回路反馈传感器输出梯度Rs 】 =1.31V/nun,舵机作动筒反馈传 感器输出梯度兀2 =0.182±0.025V/mm,内回路反馈传感器解 调器放人系数K“ =0.5V/V,舵机作动筒反馈传感器解调器放 大系数 I ；。？ =0.52V/V O

电液伺服阀传递函数：

舵机作动筒的传递函数:

平尾液压作动筒的传递函数:

二、基于遗传算法的模糊控制器优化设计

1.常规模糊控制器的设计

理论而言，模糊控制器维数越高，系统的控制精度越高。但是维数选 择过高，模糊控制律就过于复杂，基于模糊合成推理的控制算法的计 算机实现相当困难。本文采用二维模糊控制器，考虑到要严格地反映 受控过程中输出量的动态特性并消除静态误差，选取受控变量值和输 入给定值的偏差e 和偏差变化率ec 作为输入量,选取舵机伺服阀系统 的电流u 为输出量。模糊控制的结构方框图如图所示。

将系统误差e 和误差变化率ec 及输岀量u 的变化范围定义

为模糊集上的论域 E, EC ={・3,・2,0,1,2,3}, U={-6, -5, -4, -3, -2,・ 101,2,3,4,5,6}。模糊了集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}

。依据工程技术人员技术知识和实际操作经验，列出输出变量的模糊 控制规则。

W

zT (S) = 1

97.34S

W Z1(S) =

1 3570 S

2.遗传算法优化模糊控制器

模糊集合隶属度函数的形状对控制效果影响不大，而其对模糊论域的覆盖范圉对性能的影响相对较人。合理划分模糊论域可以提高算法优化效率。由于隶属度函数形状具有对称性，只需对一侧进行编码。

在图示模糊划分条件下，隶属度函数由0、xl、x2、x3唯一确定。选取xl、x2、x3作为系统误差E的隶属度函数优化参数，进行8位二进制编码。同理EC、U的隶属度函数的参数分别为x4.x5.x6 , x7.

x8、x9 o采用“串联二进制编码”法，将9个待优化参数连接在一起，表示一个个体的基因型。其中一个参数xi的编码为a8a7a6a5a4a3a2al。对应的解码公式为：

式中，［Hmin, H m a x ］为待优化参数的实际范围。E , E C的隶属度函数参数的实际范围为［0, 3 ］ o U的隶属度函数参数的实际范围为［0, 6］o

根据液压舵机伺服系统的特点，以下式作为参数优化选取的目标函数。

T

尸

J = |Qu r e2(r) +a K ec2(.t) + a u tr Ct)]dt(5>

V

式中，T近似取为实际系统调节时间t的10倍，花、dec、a u

s

为各项的加权系数，分别决定e(t)、ec(t)、u(t )在目

标函数中所占的比重。

由目标函数J (x)到个体适应度函数F(x)的转换规则

式中Q为灵敏度控制参数.本文中取a = Q 75。

遗传操作遗传算法的基本操作为选择、交叉、变异选择算法采用适应度比例法交叉操作选择单点交叉，交叉概率取为0.8

采用自适应变异概率，即变异概率与适应度有关，适应度越小，变异概率越大。

算法实现

确定遗传算法的运行参数：群体大小M = 3 0 0,终止进化代数G = 10 0,交叉概率P c = 0・8 ,变异概率Pm如式(7 )表示。

P m = 0.01 — [l：l：size]X0 .0 1/size ( 7 )

式屮，s i z e为样本个数，即决策变量离散化个数。

利用遗传算法工具箱函数对隶属函数进行寻优，仿真

程序经过1 0 0步迭代，最佳样本为：

B e t S = [0.2, 0.6, 3, 0.3, 1.2, 1.5, 2.4, 3.6, 4.4]

三、仿真过程描述

在设计的液压舵机模糊控制模型中，取误差的量化因了及误差变化的量化因子分别为2.5和0.4,取输出控制量的比例因子为0.85o设置仿真求解器为。de 4 5,仿真时间为0・5 8 ,最大仿真步长设置为0・0 1 S,其他参数取系统默认值。

Clock

• simout

To Wo tkspace

设置模糊控制器

FIS Variables

input variable "ec*1

Current Variable

Nane

Type

Range

Display Range

ec

input

Seeded variable ''ec1'

Current Membership Function (click on MF to select)

Name

Type

Params

Help Close 四、仿真结果分析