遗传算法在LuGre摩擦模型参数辨识与补偿中的应用

"基于遗传算法的LuGre摩擦模型参数辨识与补偿，温玉芹，褚明，通过建立LuGre摩擦模型并运用遗传算法进行参数辨识，旨在解决伺服系统中的摩擦干扰问题，提高系统的控制精度和鲁棒性。" 摩擦在机械系统中是一个普遍存在的现象，尤其是在精密伺服系统中，它会导致定位精度下降、响应速度减慢以及系统稳定性减弱等问题。LuGre摩擦模型是一种多层滑动摩擦模型，能够较为准确地模拟实际摩擦行为，包括静摩擦、动摩擦和粘滞摩擦等复杂特性。该模型由一系列相互独立的弹簧-阻尼器单元组成，参数包括静态摩擦系数、动态摩擦系数、粘滞摩擦系数等。 遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传过程来搜索最优解。在LuGre摩擦模型参数辨识中，遗传算法首先用于识别模型的静态参数，这些参数通常包括静摩擦系数和初始粘滞系数。接着，通过进一步的迭代优化，识别动态参数，如动态摩擦系数和弹簧常数等。这种方法的优势在于能处理多目标、非线性和复杂优化问题，适用于摩擦参数的不确定性和非线性特性。 论文中提出的摩擦补偿控制策略是将辨识出的摩擦模型参数引入伺服系统的反馈控制环路。通过补偿控制，可以实时估算并抵消由于摩擦引起的扭矩变化，从而减少摩擦对系统性能的影响。这种方式增强了系统的控制精度，提高了伺服系统的快速响应能力，并增强了其对扰动的抑制能力。 伺服系统是自动化设备的关键组成部分，广泛应用于工业机器人、精密机床和航空航天等领域。因此，对摩擦的精确建模和补偿对于提升伺服系统的整体性能至关重要。本文的研究成果不仅有助于理解和解决实际工程问题，也为摩擦控制理论提供了新的研究思路和方法。 关键词：LuGre摩擦模型，遗传算法，伺服系统，摩擦补偿，参数辨识，控制系统 中图分类号：TP273.5（自动控制技术），Friction parameters identification（摩擦参数辨识），Genetic algorithms（遗传算法），Servo systems（伺服系统），Friction compensation（摩擦补偿）