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基于MRAS-DCQGA算法的空气静压轴承伺服系统辨识及参数整定

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为了提高空气静压轴承伺服系统的控制性能,这里基于模型参考自适应系统(MRAS)设计了辨识算法,并应用双链量子遗传算法(DCQGA)对自适应律的常数项及PI调节器参数进行了优化.仿真结果表明,与传统的遗传算法参数优化对比,辨识结果在合理的误差范围内,然而DCQGA算法表现出稳定的动态特性和全局搜索能力.因此,MRAS-DCQ-GA算法在保证辨识精度的情况下减轻了人工整定参数的工作量,具有重要的工程意义.
Identification and Parameter Tuning of the Aerostatic Bearing Servo System Based on the MRAS-DCQGA

蒋大伟、李加胜、刘品宽

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上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240

模型参考自适应系统 双链量子遗传算法 系统辨识 参数整定 空气静压轴承

JCKY2016212A506-0105

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.380(10)
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