[发明专利]一种折叠平台控制系统

权利要求书

1.一种折叠平台控制系统，其特征在于，包括设置在机架(10)上的物品传送装置(4)和扫描装置(1)，所述机架(10)固定在折叠式平台(7)的升降平台(71)上；

所述折叠式平台(7)包括单片机控制器、升降机构以及安装有位移传感器的升降平台，所述单片机控制器通过所述升降机构带动所述升降平台升降；

所述单片机控制器包括STM32单片机、L298电机驱动电路和STM32单片机中的智能控制器，其中智能控制器包括3个NARX神经网络模型、ESN神经网络模型、PID控制器、LSTM神经网络模型、多个动态递归小波神经网络预测模型、Elman神经网络模型和1个TDL延迟线；STM32单片机、L298电机驱动电路、升降机构、升降平台和位移传感器组成升降平台位移调节平台，STM32单片机中的智能控制器实现对升降平台位移进行智能化调节。

2.根据权利要求1所述的折叠平台控制系统，其特征在于，在智能控制器中，3个NARX神经网络模型分别为NARX神经网络模型1、NARX神经网络模型2和NARX神经网络模型3，NARX神经网络模型1的输出分别为PID控制器的输入和ESN神经网络模型对应的输入，NARX神经网络模型2和NARX神经网络模型3的输出分别作为ESN神经网络模型对应的2个输入，ESN神经网络模型的3个输出分别作为PID控制器输入的比例、微分和积分系数，PID控制器的输出作为LSTM神经网络模型的输入，LSTM神经网络模型的输出分别作为L298电机驱动电路和NARX神经网络模型2的输入，升降平台位移传感器检测升降平台位移值分别作为TDL延迟线和NARX神经网络模型3的输入，TDL延迟线输出的多个升降平台位移值分别作为多个动态递归小波神经网络预测模型的输入，多个动态递归小波神经网络预测模型的输出作为Elman神经网络模型对应的输入，Elman神经网络模型输出作为升降平台位移反馈值，升降平台位移给定值和Elman神经网络模型输出值的误差和误差变化率作为NARX神经网络模型1的输入。

3.根据权利要求2所述的折叠平台控制系统，其特征在于，LSTM神经网络模型实现对多个PID控制器输出值的预测和对升降平台位移的再一次预测控制，Elman神经网络模型实现对多个动态递归小波神经网络预测模型输出值的融合和对升降平台位移量的再一次精确预测。

4.根据权利要求2所述的折叠平台控制系统，其特征在于，升降平台位移调节中，STM32单片机中智能控制器的LSTM神经网络模型输出作为L298电机驱动电路的输入，L298电机驱动电路输出作为升降机构中步进电机的输入，升降机构驱动升降平台移动，位移传感器测量升降平台移动量，位移传感器的输出分别作为STM32单片机中智能控制器的TDL延迟线和NARX神经网络模型3的输入。

5.根据权利要求1所述的折叠平台控制系统，其特征在于，所述折叠式平台(7)中，所述升降机构包括折叠杆(72)、双向丝杆(75)、步进电机(77)以及移动块(710)，所述折叠杆(72)的顶端固定在所述升降平台(71)的下表面，下端一侧固定在基座(73)上，下端另一侧固定在所述移动块(710)上；所述移动块(710)螺纹连接在所述双向丝杆(75)上，所述双向丝杆(75)的一端固定在所述步进电机(77)的输出轴上，所述步进电机(77)固定在所述基座(73)上。

6.根据权利要求5所述的折叠平台控制系统，其特征在于，所述升降机构还包括竖直固定在所述基座(73)上的升降轨道(74)和固定在所述升降平台(71)一侧的导向块(79)，所述导向块(79)与所述升降轨道(74)滑动连接。

7.根据权利要求5所述的折叠平台控制系统，其特征在于，所述升降平台(71)的下表面上还固定有缓冲块(78)。

8.根据权利要求5所述的折叠平台控制系统，其特征在于，所述基座(73)底部安装有至少四个万向轮(76)。