PSOGA算法在望远镜实验基座控制系统中的应用

简介

阿里原初引力波探测望远镜基座需要实现5°/s至20°/s的高速运动,且运动精度RMS值要求小于20″,为了实现高速高精度的运动控制,需要对运动控制参数进行优化。通过对UMAC运动控制器中的控制结构进行研究,使用粒子群—遗传组合算法(PSOGA)对控制器参数进行优化,将控制结果与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比,并在实验装置上进行了验证,实验结果表明PSOGA算法的优化参数在20°/s的速度运动时,稳定时间为0.18s,误差为12″,小于20″的要求,满足高速运动下的控制精度要求,验证了PSOGA算法在UMAC运动控制器中的有效性。