作者： 王启来，董朝轶，周 鹏等 (内蒙古工业大学电力学院， 内蒙古机电控制重点实验室)
摘 要:自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicle)系统数学模型的建模准确性是影响 AGV 控制精度的重要 因素。 传统 AGV 在系统结构未知下采用 PID 控制算法进行控制,其控制器参数主要依靠人工试凑,工作量大、鲁棒 性差、难以达到较高的控制精度。 为解决这一问题,针对磁导航 AGV 的实际工程需求,应用 ARX 模型及参数辨识方 法对磁导航 AGV 进行建模。 基于所辨识出的模型,采用一种基于混合粒子群算法(HPSO,Hybrid Particle Swarm Opti鄄 mization)对磁导航 AGV 的 PID 控制器参数进行寻优。 并以积分误差准则(ITAE)作为误差性能指标,对试凑法、标准 PSO、HPSO 所寻最优参数对磁导航 AGV 的仿真及实际应用控制效果进行了比较。 结果表明:采用 HPSO 方法所设计 的 PID 控制器控制效果比试凑法和标准 PSO 法更理想。 具有较好的控制性能指标,能够提高控制系统的适应性和鲁 棒性,具有一定的实际工程价值。
关键词:AGV;系统辨识;HPSO;参数优化;PID 控制器
（来源： 自动化与仪器仪表 2021年第7期）
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