一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制方法，屬于共軸傳動(dòng)機(jī)械啟動(dòng)過程的驅(qū)動(dòng)控制方法【技術(shù)領(lǐng)域】；針對(duì)共軸傳動(dòng)機(jī)械啟動(dòng)過程存在抖振問題，本發(fā)明提出的控制方法對(duì)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行閉環(huán)控制，并且經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這種控制方法的有效性和可行性；在離線的狀態(tài)下，運(yùn)用混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)雙脈沖輸入整形器進(jìn)行優(yōu)化，得到其優(yōu)化參數(shù)，然后運(yùn)用優(yōu)化的輸入整形器對(duì)PD閉環(huán)執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行控制；本發(fā)明針對(duì)共軸傳動(dòng)印刷機(jī)械啟動(dòng)過程中的扭振問題，提出了一種基于混沌粒子群優(yōu)化的輸入整形器參數(shù)自整定的控制算法。此控制在大幅抑制了系統(tǒng)的扭振的同時(shí)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速無振響應(yīng)。
【專利說明】一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制方法，屬于共軸 傳動(dòng)機(jī)械啟動(dòng)過程的驅(qū)動(dòng)控制方法【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 共軸傳動(dòng)印刷機(jī)在啟動(dòng)過程中，由于采用長(zhǎng)軸連接，軸與軸之間傳輸距離長(zhǎng)、系統(tǒng) 剛度低、負(fù)載質(zhì)量重等諸多因素的影響造成了啟動(dòng)時(shí)會(huì)發(fā)生扭轉(zhuǎn)振動(dòng)，扭振現(xiàn)象不僅影響 了啟動(dòng)過程的穩(wěn)態(tài)時(shí)間，而且對(duì)傳動(dòng)軸也會(huì)帶來很大的沖擊，從而影響印刷機(jī)的使用壽命。
[0003] 針對(duì)以上原因采用了輸入整形器的方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行時(shí)域?yàn)V波，然而傳統(tǒng)的零振蕩 輸入整形器需要精確建模，參數(shù)間相互影響，整定困難。本發(fā)明引入混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì) 控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過對(duì)系統(tǒng)進(jìn)程傳函變換，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)信號(hào)的在線采集、離線優(yōu)化、 同時(shí)保持了較高地精度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供了一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制 方法，針對(duì)共軸傳動(dòng)機(jī)械啟動(dòng)過程存在抖振問題，本發(fā)明提出的控制方法對(duì)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行 ro控制，并且經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這種控制方法的有效性和可行性。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸 入整形器閉環(huán)控制方法，在離線的狀態(tài)下，運(yùn)用混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)雙脈沖的輸入整形 器進(jìn)行優(yōu)化，得到其最優(yōu)參數(shù)，然后運(yùn)用得到的最優(yōu)輸入整形器對(duì)ro執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制，該方 法包括如下具體步驟，
[0006] si用簡(jiǎn)單的ro參數(shù)調(diào)節(jié)執(zhí)行機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)，以后保持不變，系統(tǒng)輸入速度信號(hào)x(t)， 驅(qū)動(dòng)機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)，運(yùn)用編碼器從系統(tǒng)輸出軸采集到其速度曲線v (t)和最終穩(wěn)定速度U ;
[0007] S2根據(jù)系統(tǒng)輸出軸的穩(wěn)定速度u，采用混沌粒子群優(yōu)化算法得到雙脈沖輸入整形 器的參數(shù)，雙脈沖輸入整形器的頻域表達(dá)式為6 ，:其中Ai和ti分別是脈 沖序列的幅值及其所對(duì)應(yīng)的時(shí)滯，由時(shí)間最優(yōu)可令= 0,則得公式為：C(4 = 4+為， 為使系統(tǒng)輸出達(dá)到穩(wěn)定速度u，添加約束方程Ai+A2 = l，Ai > 0 ;
[0008] 所述混沌粒子群優(yōu)化算法的過程如下，
[0009] S2. 1初始化并設(shè)置輸入整形器相關(guān)參數(shù)；包括Αρ A2和t2的取值范圍，由于AJA2 =l，Ai > 0，故4的取值范圍[0?l]，Ai = 1-A2 ;t2的選取比較重要，因?yàn)檫^大的t2的取 值范圍會(huì)使混沌粒子群算法早熟，陷入局部極小值，然而過小的取值范圍優(yōu)化時(shí)會(huì)漏掉最 優(yōu)解，要首先根據(jù)系統(tǒng)的模型來估算信號(hào)的延時(shí)時(shí)間，多質(zhì)轉(zhuǎn)動(dòng)平臺(tái)的延時(shí)較小，故給定七 2 的取值范圍為[0?5]。
[0010] 設(shè)置混沌粒子群相關(guān)參數(shù)；包括確定粒子群規(guī)模m = 30,粒子搜索空間維數(shù)D = 2 (即A2、t2兩個(gè)粒子），迭代次數(shù)k最大為30,混沌搜索最大步數(shù)η為10,搜索空間范圍

【權(quán)利要求】
1. 一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制方法，其特征在于：在離線的 狀態(tài)下，運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法對(duì)雙脈沖的輸入整形器進(jìn)行優(yōu)化，得到其最優(yōu)參數(shù)，然后運(yùn)用 得到的最優(yōu)輸入整形器對(duì)ro執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制，該方法包括如下具體步驟， si用簡(jiǎn)單的ro參數(shù)調(diào)節(jié)執(zhí)行機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)，以后保持不變，系統(tǒng)輸入速度信號(hào)X (t)，驅(qū)動(dòng) 機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)，運(yùn)用編碼器從系統(tǒng)輸出軸采集到其速度曲線v(t)和最終穩(wěn)定速度U ; S2根據(jù)系統(tǒng)輸出軸的穩(wěn)定速度u，采用混沌粒子群優(yōu)化算法得到雙脈沖輸入整形器的 參數(shù)，雙脈沖輸入整形器的頻域表達(dá)式為印)=4一 +命^，其中A和心分別是脈沖序 列的幅值及其所對(duì)應(yīng)的時(shí)滯，由時(shí)間最優(yōu)可令h = 〇,則得公式為：c (s'* = 4 + '，為使 系統(tǒng)輸出達(dá)到穩(wěn)定速度U，添加約束方程Ai+A2 = l，Ai > 0 ; 所述混沌粒子群優(yōu)化算法的過程如下， S2. 1初始化并設(shè)置輸入整形器相關(guān)參數(shù)；包括Αρ A2和t2的取值范圍，由于Ai+A2 = l，Ai > 0，故4的取值范圍[0?l]，Ai = 1-A2 ;t2的選取比較重要，因?yàn)檫^大的t2的取值 范圍會(huì)使粒子群算法早熟，陷入局部極小值，然而過小的取值范圍優(yōu)化時(shí)會(huì)漏掉最優(yōu)解，要 首先根據(jù)系統(tǒng)的模型來估算信號(hào)的延時(shí)時(shí)間，多質(zhì)轉(zhuǎn)動(dòng)平臺(tái)的延時(shí)較小，故給定〖 2的取值 范圍為[〇?5]; 設(shè)置粒子群相關(guān)參數(shù)；包括確定粒子群的規(guī)模數(shù)m = 30,粒子搜索空間維數(shù)D = 2,即 A2、t2兩個(gè)粒子，迭代次數(shù)k最大為30,搜索空間范圍必學(xué)習(xí)因子q = c2 = 2， 慣性權(quán)重范圍wmin = 0. 6,第i個(gè)粒子個(gè)體最優(yōu)位置為/4 其中為 所有中的最優(yōu)，隨機(jī)初始化每個(gè)粒子的位置和速度； S2. 2將每個(gè)粒子的位置向量依次作為輸入整形器參數(shù)，依次對(duì)采集回來的速度運(yùn)動(dòng)曲 線進(jìn)行仿真，得到仿真曲線；根據(jù)仿真曲線計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，并將其作為衡量粒子 位置優(yōu)劣的依據(jù)；設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)為
式中，v(t)為仿真曲線的瞬時(shí)速度，u為系統(tǒng)輸出軸最終穩(wěn)定速度，ftr為一較大的懲 罰函數(shù)值，具體定義為
其中，仁為仿真曲線上升時(shí)間，當(dāng)在指定仿真周期內(nèi)沒有達(dá)到上升時(shí)間時(shí)，ftr為一較 大的懲罰函數(shù)值；當(dāng)時(shí)間達(dá)到上升時(shí)間時(shí)，ftr取值為仁； S2. 3根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每一個(gè)粒子的適應(yīng)度值，如果該粒子的適應(yīng)度值小于粒子自 身以前的適應(yīng)度值，則用該粒子的當(dāng)前位置替換^;如果該粒子適應(yīng)度值小于粒子群以前 的適應(yīng)度值，則用該粒子的位置替換 S2. 4對(duì)每個(gè)粒子的速度和位置進(jìn)行更新，第k次循環(huán)時(shí)，此時(shí)第i個(gè)粒子位置 矢量為；cf ，飛行速度為=當(dāng)前粒子個(gè)體最優(yōu)位置為 A當(dāng)前全局最優(yōu)位置為4（d = !，2···，D)， 則第k+l次循環(huán)時(shí)，第i個(gè)粒子速度迭代方程為vf/ swi^+q/jO^-x^+c^O^-x^)，位 置矢量迭代方程·4+1 =^/+^1; S2. 5計(jì)算每個(gè)微粒的適應(yīng)度值，保留群體中最好的20%最佳粒子； S2. 6對(duì)最佳粒子執(zhí)行混沌局部搜索，并更新/^和 所述混沌局部搜索算法的過程如下， S2. 6. 1循環(huán)初始化η = 0, d = 1 ; S2. 6. 2運(yùn)用第i個(gè)粒子位置矢量的第d維變量，按照下式得到混沌變量
，d = 1，2,. . . D，其中xmax，d和xmin，d為第d維變量的搜索上下界； S2. 6. 3計(jì)算下步迭代的混沛變量+71 =44+1(l-d，d = 1，2, 3. . . D ; S2. 6· 4 根據(jù)混沛變星;4+1 得到位直矢星;x"丨j，λ W=xmiiwi +? (xmaXi￡i -，右 d = D， 則轉(zhuǎn) S2. 6. 5,否則 d = d+1,轉(zhuǎn) S2. 6. 2 ; S2. 6. 5根據(jù)新的位置矢量xl得到適應(yīng)度值，與原始的位置矢量相比較，若適應(yīng)度 值較好或者混沌搜索已達(dá)到最大迭代步數(shù)，將新位置矢量作為混沌搜索結(jié)果，否則置k = k+1，轉(zhuǎn) S2. 6. 2 ; S2. 7當(dāng)k達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)后，結(jié)束滾動(dòng)優(yōu)化過程，輸出參數(shù)優(yōu)化值；否則，轉(zhuǎn)到步 驟 S2. 8 ; S2. 8按下面的式子對(duì)矢量的每個(gè)空間變量收縮搜索區(qū)域： Xmin,d = max {xmin；d, xg；d-r* (xmax； d-xmin； d)}, 0 < r < 1 Xmax,d = min {xman,j, Xg,d~r* (xmax, d-xmin, d)}, 〇 < r < 1 其中xg,d，表示當(dāng)前6的第d維變量的值； S2. 9當(dāng)k達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)后，結(jié)束滾動(dòng)優(yōu)化過程，輸出參數(shù)優(yōu)化值；否則在收縮后 的空間內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生群體中剩余的80%的微粒，轉(zhuǎn)S2. 2 ; S3運(yùn)用得到的最優(yōu)整形器對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行ro控制。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制方法， 其特征在于：所述< 為所有#;中的最優(yōu)為全局最優(yōu)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法的輸入整形器閉環(huán)控制方法， 其特征在于：所述搜索空間范圍4 xmin = [0, 0]、Xmax = [1，5]，即根據(jù)A2、t2范 圍確定。
【文檔編號(hào)】G05B13/04GK104090490SQ201410317759
【公開日】2014年10月8日 申請(qǐng)日期:2014年7月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月4日
【發(fā)明者】蔡力鋼, 許博, 劉志峰, 張森 申請(qǐng)人:北京工業(yè)大學(xué)