基于PSO算法的机械臂PID控制器参数优化.pdf

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1、第2期组合机床与自动化加工技术No．22011年2月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueFeb．201l文章编号：1001—2265(2011)02—0089—04基于PSO算法的机械臂PID控制器参数优化术喻骁，刘东，兰维瑶(1．厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门361005；2．西南交通大学电气工程学院，成都614202)摘要：机械臂的工作环境复杂，对其工作的响应指标要求较高。PID控制受限于机械臂的数学模型的复杂性与不精确性，导致经典的参数整定方法在实际生产中适应性不良或性能欠佳

2、。文章基于MATLAB／Simulink将PSO算法(粒子群优化算法)用于机械臂PID控制器的参数优化中，通过对3关节连杆机械臂单次拉伸动作的建模仿真研究，结果表明：使用此方法后，机械臂各关节响应的调节时间和超调量都得到明显的优化。关键词：PID控制器；参数优化；粒子群优化算法；机械臂中图分类号：TP24文献标识码：AParametersOptimizationofRobotArmPIDControllersBasedonPSOAlgorithmYUXiao，LIUDong，LANWei—yao(1．CollegeofInformationScien

3、ceandTechnology，XiamenUniversity，XiamenFujian361005，China；2．CollegeofElectricalEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu614202，China)Abstract：Therobotarmalwaysrunsinacomplexcondition，andthedemandforitsstateresponseper·formanceindexishi．PIDcontrolisrestrictedtothecomplicac

4、yandtheinexactitudeofrobotarm’smathematicsmodel，whichleadstheclassicalparameterstuningmethodstothemaladjustmentandthesub·optimalperformanceinrealoperating．AndthePSOalgorithmispresentedandappliedtooptimizePIDParametersinrobotarmbasedonMATLAB／Simulink．Accordingtothesimulationofas

5、tretchingmove-mentina3-joint-robotarm．thenumericalsimulationshowsthatbythismethodthesettingtimeandover-shootofeveryjointintherobotarmpresentoptimizeddistinctly．Keywords：PIDcontrol；parametersoptimization；PSOalgorithm；robotarm臂的物理状态搭建机械臂的仿真模型，而且可以适0引言应环境变更更改参数。常用的机械臂具有多个关节PID控制，由

6、于其算法简单、易于实现、鲁棒性及多个PID控制回路，各段机械臂响应互相影响，采好，能够满足多数工业控制性能的优点，广泛应用于用Ziegler—Nichols临界比例度整定算法I生能不佳。控制领域。PID控制器的参数优化是PID控制器设粒子群算法来源于一个简化的社会模型的模拟，计的核心。算法简单且容易实现。近期基于粒子群算法的PID连杆机械臂作为机器人应用不可缺少的一部控制器参数优化设计与研究成功地用于控制水分，其工作环境复杂、负载变化较大，较难获得精确轮机]、气温控制、运输机等对象。本文将基于的数学模型或模型经常需要调整，因此依赖数学模粒子群算法的P

7、ID控制器参数优化应用于连杆机械型的PID参数整定方法较难适用。而通过使用Sim—臂的控制中，与使用Ziegler—Nichols临界比例度法ulink中的SimMechanics工具箱，可以直接根据机械的响应进行对比，仿真结果显示机械臂各关节响应收稿日期：2010—08—06基金项目：国家自然科学基金(60704042)；福建省自然科学基金(2008J0033)作者简介：喻骁(1988一)，男，福建南平人，厦门大学信息科学与技术学院硕士研究生，研究领域为智能控制技术、非线性控制，(E—mail)yuxiaoseven@163．com；AltON(1

8、973一)，男，福建武平人，厦门大学信息科学与技术学院教授，博士，博士生导师，研究领域为非线性控制、智能控制