GA算法优化PID进行电液伺服阀控制的文章
GA算法优化PID进行电液伺服阀控制的文章学习中 非常好，谢谢，正好需要 第一篇也非常需要~ 在认为遗传算法是个好方法之前，我们必须考虑一个问题：为什么世界主流液压伺服控制器制造商在其液压运动控制器中不使用遗传算法？
这里或许有很多原因，但首先应该是学术文献与实用产品之间的距离。对于学术研究论文的观点，工业界研发人员往往会持有保留态度。
技术的产品化商业化所需要的真正知识，存在于那些大量制造和销售液压伺服运动控制器的公司。他们具有真正实用的系统的专业知识和经验。
@ lgz868： 你好！ 我按照 A.A.Aly （第二篇文章）的参考文献第 条 -
“Moog 761 Series Servovalves,” Moog Controls Inc., East Aurora.，试着搜索了穆格在应用GA方面的资料，但是尚无斩获。不知你是否能帮助点拨一下？谢谢。 好好徐诶学习了，呵呵呵呵 好好徐诶学习了，呵呵呵呵 看标题就想看一下 我想知道他们上面的人学到了什么？他们应该知道这些文件是垃圾。他们浪费时间和金钱。
第一个例子显示了1 Hz正弦波后的图像。这很容易。没有提到模拟中使用的开环增益，固有频率和阻尼因子。 pdf提到使用了ITAE，但没有说明如何使用。大多数使用ITAE错误。不应该需要alpha和beta参数。当正确使用ITAE并且存在迭代器术语时，应该没有稳态错误。
令人惊讶的是，这篇文章被接受了。我会有一些令人尴尬的问题要问提交这篇论文的人。
关于第二个pdf
甚至步进气缸也可以比第二个pdf中的示例更快。我说步进气缸很慢。在0.6秒内25毫米是缓慢的。
我可以通过增益比来判断PID增益没有正确优化。
在这两篇论文中都没有提到前馈。我喜欢执行的测试是将距离从25毫米更改为50毫米，并查看建立时间是否仍为0.6秒且没有过冲。如果增益得到正确优化，则建立时间应为0.6秒，除非控制输出饱和。
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