[发明专利]一种数控立车伺服系统及其多模态多目标自趋优控制方法

权利要求书

1.一种数控立车伺服系统的多模态多目标自趋优控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)借助H₂/H_∞性能评估准则确定数控立车伺服系统的多目标优化函数；

(2)根据数控立车伺服系统的响应特征及各运行状态的控制需求来划分交数控立车伺服系统的工作状态，并设定相应的性能偏好；

(3)结合数控立车伺服系统的状态反馈控制律与多目标优化函数，构建基于非线性权重聚合的多目标性能评估机制，该机制为：

式中，λ为性能偏好权重且λ∈[0,1]，K为可调的状态反馈控制增益，u^p∈u代表第p个控制输入，x(t)为伺服系统的状态向量、u(t)为控制输入向量，ε(t)为扰动，Q₁、Q₂和R是权重矩阵，t_f代表终止时间，u^p∈u和分别代表第p个控制输入和相应的饱和水平，sign()为符号函数；

(4)设计多目标模糊启发式优化算法，求解当前性能偏好下的伺服系统的最优控制增益，以构建Pareto最优控制增益集；

(5)改变权重因子后再次执行多目标模糊启发式优化算法，以遍历不同权重因子，从而得到不同性能偏好下的Pareto控制增益集，并以权重因子为索引，重组上述Pareto最优控制增益集，以构建控制增益调度表；

(6)设定模糊监测决策器以实时监控数控立车伺服系统状态，并生成与数控立车伺服系统状态匹配的偏好权重，进而基于性能偏好权重及控制增益调度表获取与当前数控立车伺服系统性能偏好匹配的控制增益，完成多模态多目标自趋优。

2.如权利要求1所述的数控立车伺服系统的多模态多目标自趋优控制方法，其特征在于：利用多目标模糊启发式优化算法求解不同性能偏好下的伺服系统控制增益，包括以下具体步骤：

(1)构建伺服系统的仿真模型，确定可调控制增益并将其作为待求解优化问题的决策变量；

(2)以基于非线性权重聚合的伺服系统多目标性能评估机制作为优化算法所用的适应度评价准则，并给定权重因子；

(3)设置多目标模糊启发式优化算法的关键参数，随机初始化种群；

(4)通过仿真模型对种群内所有的候选解进行性能评估，并确定当前的最优解和能参与到下代进化的精英解；

(5)执行多目标模糊启发式优化算法的搜索引擎，生成下代种群；

(6)重复步骤(4)和(5)直到满足终止条件；

(7)改变权重因子，重复步骤(3)～(5)，得到不同性能偏好下的控制增益集。

3.如权利要求2所述的数控立车伺服系统的多模态多目标自趋优控制方法，其特征在于：多目标模糊启发式优化算法的搜索引擎包括三部分：全局开发算子、局部探索算子以及模糊自适应算子选择器。

4.如权利要求3所述的数控立车伺服系统的多模态多目标自趋优控制方法，其特征在于：利用模糊自适应算子选择器选择搜索算子，模糊自适应算子选择器以标准拥挤度和标准时间作为输入，以高斯函数作为模糊隶属度函数，使用乘积推理机和重心去模糊化技术根据模糊规则进行模糊推理，获取各算子的概率因子，从而利用轮盘赌的策略确定最终选择的算子。

5.如权利要求4所述的数控立车伺服系统的多模态多目标自趋优控制方法，其特征在于：标准拥挤度的计算公式为：

式中，p_max和p_min分别是当前种群的最大值和最小值，p_i为当前个体，p_rand为种群内的随机个体；

标准时间的计算公式为：

式中，T_current为当前的迭代次数，T_max为预定的所有的迭代次数。