基于改进PSO-PID算法的液压机压下系统控制优化

简介

为了尽量减少液压机压下系统控制过程的迭代次数并达到更高的求解精度,综合运用粒子群收缩因子算法与扰动因子构建得到PSO算法,再利用AMESim与Matlab联合仿真的方式对其实施验证。研究结果表明:通过对比PSO算法和其它各算法可以发现,此算法相对其它粒子群优化算法可以获得更快求解速度并提升了控制精度。并且由于此算法实现过程简单,为实现双辊薄带振动铸轧工业化应用提供了理论参考。设计了PSO-PID优化方法来控制轧制力发生明显周期性波动的情况,由此实现精确的压下控制,降低了轧制力的波动程度,实现精确控制辊缝宽度的效果。该研究对拓展轧机轧制过程中调控精度具有一定的意义,尤其是针对薄板的制造起到推进作用。