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首页> 外文期刊>Simulation modelling practice and theory: International journal of the Federation of European Simulation Societies >Identification and cascade control of servo-pneumatic system using Particle Swarm Optimization
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Identification and cascade control of servo-pneumatic system using Particle Swarm Optimization

机译：基于粒子群算法的伺服气动系统辨识与级联控制

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This paper presents a cascade control methodology for pneumatic systems using Particle Swarm Optimization (PSO). First, experimental data is collected and used to identify the servo-pneumatic system where an Auto-Regressive Moving-Average (ARMA) model is formulated using PSO algorithm. Then, cascaded Proportional-Integral-Derivative (PID) controller with PSO tuning is proposed and implemented on real system using Hardware-Inthe-Loop (HIL). The identified model is validated experimentally and the performance of the cascaded-PID controller is tested under various conditions of speed variation. Experimental results show that cascaded-PID with PSO tuning performs better than single-PID, especially in disturbance rejection (a practical challenge in industrial pneumatic systems). Results also show that cascaded-PID with PSO-tuning performs better than cascaded-PID with self-tuning in the transient and steady-state responses. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文提出了一种使用粒子群优化（PSO）的气动系统级联控制方法。首先，收集实验数据并将其用于识别伺服气动系统，在该系统中，使用PSO算法制定了自动回归移动平均（ARMA）模型。然后，提出了带有PSO调整的级联比例积分微分（PID）控制器，并使用硬件在环（HIL）在实际系统上实现。通过实验验证了所识别的模型，并在各种速度变化条件下测试了级联PID控制器的性能。实验结果表明，带PSO调整的级联PID比单PID更好，特别是在干扰抑制方面（工业气动系统中的实际挑战）。结果还表明，在瞬态和稳态响应中，带PSO调整的级联PID优于带自调整的级联PID。 （C）2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

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