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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
蒋大伟;李加胜;刘品宽
作者机构：
上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]蒋大伟;李加胜;刘品宽-.基于MRAS-DCQGA算法的空气静压轴承伺服系统辨识及参数整定)[J].机械设计与制造,2022(10):1-5
A类：
DCQGA
B类：
MRAS,空气静压轴承,伺服系统,系统辨识,参数整定,控制性能,里基,基于模型,模型参考自适应系统,双链量子遗传算法,自适应律,常数项,调节器参数,算法参数优化,优化对比,误差范围,动态特性,全局搜索,搜索能力,辨识精度,工整
AB值：
0.268543
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