PSOGA算法在望远镜实验基座控制系统中的应用

作者：徐蕾; 王国民; 王海; 徐进

来源：机械设计与制造, 2023, 393(11): 1-5.

DOI：10.3969/j.issn.1001-3997.2023.11.026

• PSOGA算法
• 智能算法
• 参数优化
• UMAC
• 复合控制

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。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所