基于自适应粒子群优化的非稳态自动平衡控制算法研究

自动平衡作为新兴的动平衡技术,可实现在线振动抑制。针对非稳态过程提出一种基于自适应粒子群优化(APSO)的自动平衡控制算法,结合BP神经网络,实现一次启停机跟踪后系统的自动平衡控制,在变速模拟试验台上进行了验证。该算法以启停机过程中配重块的调整参数及工作转速作为神经网络的输入,以系统残余振动值作为网络输出,建立输入输出量间的神经网络。将网络培训后输出残余振动预测值作为目标函数,采用粒子群优化对目标函数值最小时的配重块的调整参数进行寻优。仿真及试验结果表明,APSO-BP方法在稳态与非稳态状态下皆可完成系统的自动配平,该控制策略在悬臂试验台上进行测试:变速过程中,不平衡振动幅值在14 s内下降约75%。