[发明专利]台架控制系统的模糊控制方法、存储介质及设备

权利要求书

1.台架控制系统的模糊控制方法，其特征在于，所述台架控制系统的模糊控制方法包括以下步骤：

以发动机特性曲线的速度拐点为界线采集台架试验中的历史数据集，给定速度由怠速突变到速度拐点右侧的转速，且给定扭矩为额定扭矩50％时记录第一组历史数据；

给定速度由怠速突变到速度拐点右侧的转速，且给定扭矩为额定扭矩100％时记录第二组历史数据；

给定速度由速度拐点右侧任意速度突变到速度拐点左侧大于或等于怠速的转速，且给定扭矩为额定扭矩50％时记录一组历史数据；

给定速度由速度拐点右侧任意速度突变到速度拐点左侧大于或等于怠速的转速，且给定扭矩为额定扭矩100％时记录一组历史数据；

利用FCM算法对所述历史数据集聚类，获得聚类后的历史数据子集；

获取所述历史数据子集中数据最密集区域的值作为隶属度函数的最大值，并利用所述隶属度函数将所述历史数据子集划分为模糊集合；

构建基于Wang-Mendel算法的初始模糊控制模型；

获取训练数据，采用监督学习方式训练所述初始模糊控制模型，利用所述Wang-Mendel算法获取第一模糊规则集时的提取权重系数，采用监督学习对所述提取权重系数进行训练优化：

利用所述Wang-Mendel算法分别获取PID参数的比例系数、微分系数和积分系数的预测值；

定义Wang-Mendel算法的目标函数为第一公式：

其中，λ₁，λ₂，λ₃均为人为设定的权重系数，且λ₁+λ₂+λ₃＝1，J为Wang-Mendel算法的目标函数，为比例系数的预测值，为微分系数的预测值，为积分系数的预测值，i为数据组数，其中i＝1，2，3...n；

将所述提取权重系数与预测值的函数关系分别表示为第二公式：

其中，f₁(ε)、f₂(ε)和f₃(ε)分别代表要求解的权重系数和输出的预测值的函数关系，ε为提取权重系数；

将所述函数关系代入所述Wang-Mendel算法的目标函数得到新的目标函数：

利用遗传算法对所述新的目标函数进行求解，获得训练后的模糊控制模型；

将所述模糊集合输入所述训练后的模糊控制模型，将所述模糊集合划分为模糊数据子集，利用所有数据组的隶属度乘积不为零的模糊数据子集生成所述模糊规则，同一个模糊集合的输出权重用下述第三公式表示：

其中，代表模糊规则的输入条件在输出条件的模糊集合中的输出权重；为输出条件，为系统输出条件的模糊数据子集，代表在下的隶属度函数，是输入条件在语义集合下的隶属度乘积，p为数据组，m代表一个数据组中模糊规则的个数，m＝1，2，...，N；

比较模糊集合下的所述输出权重，调节下述公式中的提取权重系数ε进而选取输出权重

其中为模糊规则的置信度；

对输出权重利用下述第四公式进行变换：

其中s为输出权重的个数，s＝1，2，3...S；

选取台架控制系统输出中满足的模糊数据子集作为模糊规则组合的输出并获得模糊规则，其中，为输出权重av_m在模糊数据子集下的隶属度函数，获得第一模糊规则集；

将所述第一模糊规则集中条件不相同的模糊规则定义为临近规则，利用所述临近规则补全所述第一模糊规则集中不完备的模糊规则，找到所述不完备的模糊规则的临近规则；

根据公式推算所述不完备的模糊规则中系统输出数据的模糊数据集合的中心值，所述公式为第五公式：

其中av_(m)为所述不完备的模糊规则输出数据集合的中心值，r为临近模糊规则，R为r的个数且r＝1，2，3，…，R，doc_(r)为第r个相邻规则的置信度，dis_(r)为待补全规则的条件部分的中心值与临近规则中心值的距离；

选取满足的模糊数据子集作为所述不完备的模糊规则的输出补全所述不完备的模糊规则，获得第二模糊规则集；

根据所述第二模糊规则集对台架控制系统中PID参数进行自整定。