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改进遗传算法优化的矿车驱动系统自抗扰控制 摘要：针对矿山车辆行驶过程中易受冲击振荡，造成液压控制系统剧烈波动、稳定性下降等问题，提出一种基于改进遗传算法的自抗扰控制(ADRC)方法，首先通过分析矿车液压驱动系统工作原理，建立变量泵控马达驱动系统的数学模型；其次以矿车速度平稳控制为目的，设计自抗扰控制器，结合模拟退火的思想拉伸适应度函数，改进遗传算法，并进一步优化自抗扰控制器参数(GA-ADRC);最后在MATLAB中搭建矿车与液压驱动系统的联合仿真模型，采用ADRC和改进的GA-ADRC两种控制方法进行速度控制性能和抗扰能力仿真对比。仿真结果表明，改进的GA-ADRC控制方法速度控制精度高，抗干扰能力强，有助于大幅提升液压控制系统的稳定性和鲁棒性。 0 引言矿山运输车通常在复杂多变的恶劣环境中作业，其承载重量大、体积大本文以矿山运输车液压驱动系统为研究对象，建立了恒转速下变量泵控马达系统的数学模型；通过分析建立数学模型的阶次设计自抗扰控制，并借鉴模拟退火算法的思想，将适应度随迭代的次数拉伸，使用轮盘赌选择产生的后代与适应度成正比，可以获得较好的选择效果，从而改进了遗传算法的适应度函数。通过分析建立数学模型的阶次设计自抗扰控制，并采用改进遗传算法对自抗扰控制器参数进行优化整定，提高液压驱动系统的控制精度、稳定性和抗扰能力，运用MATLAB仿真平台搭建矿车和液压驱动系统的联合仿真模型，对两种控制方法进行矿车的速度控制性能和抗扰性能仿真分析。1 液压驱动系统控制原理矿车串联式液压驱动系统结构如图1所示。发动机与驱动桥通过液压驱动系统以串联的形式连接矿车液压驱动系统控制原理如图2所示，其原理是发动机驱动变量泵；变量泵根据控制器信号调节泵排量，变流量输出带压油液，进而控制定量马达驱动矿车轮胎变速运动；观测器对轮胎速度进行估计，并反馈给比较器求与指令速度的差值，控制器根据速度误差输出控制信号给变量泵，实现液压驱动系统的速度闭环控制。液压驱动系统具有高度的非线性、强耦合性和时变性的特征2 液压驱动系统模型建立假设发动机转速恒定，变量泵的排量表达式为：=式中，变量泵流量方程为：=式中，定量马达流量连续方程为： (3)式中，马达通过驱动桥输出扭矩驱动轮胎等速转动，车辆运行时的自重和所遭受冲击通过各传动机构传递至传动轴，以负载扭矩的形式与轮胎扭矩进行耦合；分析得到驱动桥传动轴上的扭矩平衡方程为： (4)式中，J马达驱动轮胎转动，假设马达与车轮等速运动，则矿车位移方程为：x式中，x联立式(1)～式(3),得到关于马达角速度的连续方程： (6)C式中，C对式 (4) 进行求导，并代入式 (6) 中得到马达旋转角度的三阶微分方程为： 由式 (5) 可知，车辆位移是轮胎转角与轮胎半径的乘积，忽略机械损失，轮胎转角与马达转角一致。由微分定量可知，速度是位移的微分，且常数项不变，因此将式 (5) 代入式 (8),并约去位移项，可以得到车速关于变量泵摆角状态方程为：式中，x为液压驱动系统的状态变量3 改进GA-ARDC控制器3.1 抗扰控制器设计由式(9)可知，矿车液压驱动系统是位移对泵摆角和力矩的三阶系统，因此，可以将该系统视为速度二阶系统。采用二阶自抗扰控制器即可实现对液压驱动系统的控制。铲车液压驱动系统二阶表达式为：式中，结合PID思想设计自抗扰线性控制器，基于微分跟踪器和状态扩张观测器对自抗扰控制算法进行改进。微分跟踪器的作用是将输入的控制信号进行滤波，同时输出目标信号和目标信号的微分。状态扩张观测器用于估计系统各状态变量和实时观测系统扰动，对控制器进行扰动补偿。控制器采用线性PID控制算法，输出控制信号微分跟踪器将输入速度信号进行转化，按照预定的步长给定控制信号，防止阶跃信号导致液压瞬间加速过大，产生冲击。同时，微分跟踪器输出加速度信号，有效避免仿真控制时出现代数环。微分跟踪器的表达式如下：状态扩张观测器(ESO) 基于状态观测器的思想，将系统扰动进一步扩张为新的状态变量，即式中，控制器采用经典PID控制算法，取其控制器输出为：=最终被控制对象收到的控制输入为： (14)3.2 常规抗扰控制参数整定自抗扰控制器包括微分跟踪器、状态扩张观测器和PID控制器，微分跟踪与采样频率相关，频率越高，微分跟踪器的响应速度越快，根据经验一般将参数3.3 基于遗传算法的自抗扰参数整定为了进一步优化控制效果，提高控制模型的适应性，使用改进遗传算法(GA)对参数进行了整定。加入改进遗传算法优化的