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PSO优化神经网络算法在滚球控制系统设计中的应用

2021-02-28厦门工学院高丽贞陈俊秀

电子世界 2021年21期
关键词:系统

厦门工学院 高丽贞 陈俊秀

滚球控制系统是一个多变量、非线性控制系统,是球杆系统的二维扩展。本文概述了滚球系统硬件组成及数学模型,基于PSO优化神经网络算法对滚球系统PID控制器参数进行整定,并在滚球系统上验证了控制参数,说明了参数的可靠性。

自控类题目是电子设计竞赛四大类型之一。近年来,自控类题目越来越重视多学科的交叉融合,从自平衡车系统到旋转倒立摆系统,再到风力摆系统,最后滚球控制系统,都体现了新技术与传统工业技术的紧密结合。以2017年全国电子设计竞赛B题——滚球控制系统为例,要求通过设计一控制系统,在指定边长为65cm光滑的正方形内,通过控制平板的倾斜,使直径不大于2.5cm的小球能够按照指定的要求在平板上且在指定时间内完成各种动作。滚球控制系统是一个非常典型的结合视觉、运动控制和自动控制技术的系统,也是一个典型的非线性控制系统,需要对控制系统的参数整定。但通过传统的人工调整试凑法整定优化PID控制器中的比例、积分、微分三个控制参数,耗时耗力,且随着滚球系统机械结构变化,需重新整定优化三个控制参数,不能保证控制器获得最佳的性能。因此,本文针对使用改进粒子群算法对滚球体统的PID控制器中三个参数进行整定优化方法的研究,具有很重要的实际意义。

1 滚球系统简介

1.1 滚球系统组成

本系统主要由单片机控制模块、摄像头模块、LCD显示屏模块、电源模块、舵机及平板机械支架等组成。……

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