首页|PSOGA算法在望远镜实验基座控制系统中的应用

PSOGA算法在望远镜实验基座控制系统中的应用

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
阿里原初引力波探测望远镜基座需要实现5°/s至20°/s的高速运动,且运动精度RMS值要求小于20″,为了实现高速高精度的运动控制,需要对运动控制参数进行优化.通过对UMAC运动控制器中的控制结构进行研究,使用粒子群—遗传组合算法(PSOGA)对控制器参数进行优化,将控制结果与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比,并在实验装置上进行了验证,实验结果表明PSOGA算法的优化参数在20°/s的速度运动时,稳定时间为0.18s,误差为12″,小于20″的要求,满足高速运动下的控制精度要求,验证了PSOGA算法在UMAC运动控制器中的有效性.
Application of PSOGA Algorithm in the Control System of Telescope Experiment Base

PSOGAIntelligent AlgorithmParameter OptimizationUMACCompound Control

徐蕾、王国民、王海、徐进

展开 >

中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所,江苏 南京 210042

中国科学院天文光学技术重点实验室(南京天文光学技术研究所),江苏 南京 210042

中国科学院大学天文与空间科学学院,北京 101408

PSOGA算法 智能算法 参数优化 UMAC 复合控制

国家自然科学基金

11653004

2023

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)：2023.393(11)
  • 3