PID控制是典型的控制系统,其核心内容是PID参数优化。为解决拖拉机线控液压转向PID控制参数优化时不能确保得到最佳性能且耗时长的问题,课题组采用了理论分析法及仿真实验法,对线控液压转向系统的模型进行了仿真分析,基于粒子群算法(PSO)优化了PID参数,提出了PSO-PID控制器,并将其控制结果与标准PID进行对比,得出了使整个PID系统性能优异的优化结果。仿真结果表明,PSO算法有效提高了PID参数的稳定性、收敛速度和搜索精度,性能指标更优。

机械手是当今社会发展的智能化设备,由于受到设计水平的限制,控制精度达不到期望的要求,能量消耗也较为严重。为解决此类问题,详细分析了单伺服阀和双伺服阀液压驱动系统,根据运动学原理推导出活塞驱动力和能量消耗方程式,并优化了能量消耗。采用粒子群优化(PSO)算法PID控制器,并且通过冗余液压机械手末端执行器进行仿真验证。双伺服阀明显优于单伺服阀,在驱动冗余液压机械手末端执行器时,不仅追踪误差较小,而且能量消耗较少。因此,双伺服阀驱动冗余液压机械手末端执行器能够更好地满足设计者的要求。

为了提高水平轴潮流能水轮机叶片翼型空化性能,提出一种基于粒子群算法(PSO)的翼型性能多目标优化方法,主要针对较大攻角下翼型表面压力系数最小值;同时为保证翼型水动力性能,以翼型压力系数最小值及升力系数等建立多目标优化函数.通过程序调用XFoil对优化翼型水动力性能进行过程分析,替代计算流体动力学(CFD)分析,节省优化时间.采用此方法对NACA63-815翼型进行优化并采用CFD方法重点研究2个攻角工况下优化翼型与原翼型在3个空化数(1.0、1.5和2.0)下的空泡分布对比.结果表明,优化翼型在6.8°和10.8°攻角下压力系数最小值分别提升了17.0%和45.8%,最大升阻比提高了6.0%和61.1%.翼型的空化初生及全空化性能均得到明显提升,水动力性能也得到了提升,验证了此优化方法的可行性.