基于灰狼优化算法的茶园拖拉机转角控制器

摘要

比例积分微分(proportional⁃integral⁃derivative,PID)控制算法被广泛用于茶园拖拉机的转角控制系统,但是PID控制器带来大量的参数整定以及滞后性,必然会降低控制精度和控制效率.为了解决这一问题,提出了基于灰狼优化算法(grey wolf optimization algorithm,GWOA)的茶园拖拉机转角控制器.首先,建立了简化的茶园拖拉机电动助力转向(electric power steering,EPS)系统的数学模型;其次,采用了基于PID的电动机电流-转向盘转角双闭环的控制策略;接着,设计了灰狼优化算法来对传统PID控制器的参数进行优化,构建了基于灰狼优化算法的PID转角控制器(GWOA⁃PID);最终,利用CARSIM和MATLAB实时模拟拖拉机运行情况,对提出的基于灰狼优化算法的茶园拖拉机转角控制器进行验证,结果表明:传统PID控制器的电流总谐波畸变(total har⁃monic distortion,THD)为11.46%,基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的PID控制器的THD为8.12%,所提出的GWOA⁃PID控制器的THD为6.28%,使得电流谐波在原来的基础上降低了45.2%.