[发明专利]权重实时优化液压爬模爬升同步控制系统、方法有效
申请号: | 202310106855.1 | 申请日: | 2023-02-14 |
公开(公告)号: | CN115774399B | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
发明(设计)人: | 周伟善;谢锋;刘森;秦林;闫建龙;严加宝;梁晓波;扶杰;计世奇;黄俊溪;宋骁宇 | 申请(专利权)人: | 中铁四局集团第三建设有限公司;中铁四局集团有限公司 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04;F15B21/08;F15B11/04;F15B11/22 |
代理公司: | 天津盈佳知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 12224 | 代理人: | 孙宝芸 |
地址: | 300300 *** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 权重 实时 优化 液压 爬升 同步 控制系统 方法 | ||
1.一种权重实时优化液压爬模爬升同步控制方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
S1,爬模机分段进行爬升控制;
S2,爬模机整体进行爬升控制,各架体之间采用相邻偏差耦合位移同步控制策略,并取同一架体内液压缸(2-1)平均位移做该爬模机的实际位移;
S3,多位移监测方法权重实时优化,将监测的各架体爬升位移同步误差作为输入量,各液压缸(2-1)液流压力和流量作为输出量,建立RBF神经网络预测模型;基于层次分析法采用配对比较的方法,对不同方法监测的重要程度作出判断,构建决策矩阵,决策矩阵的特征向量对应各方法的权重比,确定多位移监测方法的初始权重wi;基于改进的鲸鱼WOA算法对进行权重的进一步优化,从而得到最优权重的近似解;
S4,基于改进的鲸鱼WOA算法对进行优化权重,令每个鲸鱼的位置代表一个权重的可行解,进行随机搜索最优权重,以及通过泡泡网觅食行为获得最优权重;
步骤S1中,所述爬模机分段进行爬升控制具体包括:
交叉耦合位移补偿控制对跟踪控制器输出控制量补偿;
位移误差定义为:
eij=yr-yij (1)
式中:eij表示第i个架体内第j个液压缸(2-1)的位移误差;其中i表示第i个架体,j表示该架体内第j个泵控缸系统;yr表示液压缸(2-1)的参考位移信号;yij表示第i个架体内第j个液压缸(2-1)的实际位移;
交叉耦合位移补偿控制根据两液压缸(2-1)的同步误差信号进行补偿,同一架体内,同步误差定义为:
ei1=yij+1-yij (2)
式中:ei1表示第i个架体内两液压缸(2-1)同步误差;yij+1表示第i个架体内第j+1个液压缸(2-1)的实际位移;
交叉耦合位移补偿控制对跟踪控制器输出控制量补偿包括:
若ei1≥0,则在第i个架体内,第j+1个液压缸(2-1)速度较快,应减小该液压缸(2-1)的控制量;因此给第j+1个液压缸(2-1)输出负的补偿控制信号,给第j个液压缸(2-1)输出正的补偿控制信号;实现降低第j+1个液压缸(2-1)的速度,提高第j个液压缸(2-1)速度的控制目标;
若ei1≤0,则在第i个架体内,第j个液压缸(2-1)速度较快,应减小该液压缸(2-1)的控制量;因此给第j个液压缸(2-1)输出负的补偿控制信号,给第j+1个液压缸(2-1)输出正的补偿控制信号;实现降低第j个液压缸(2-1)的速度,提高第j+1个液压缸(2-1)速度的控制目标;
步骤S3中,基于改进的鲸鱼WOA算法对进行权重的进一步优化包括:改进的鲸鱼WOA算法为在鲸鱼WOA算法中加入混沌变异的特性,混沌方程如下:
式中:τ为混沌变量;当u介于3.56和4之间,使鲸鱼进入混沌的状态;
改进的鲸鱼WOA算法的具体步骤如下:
(1)将鲸鱼群中的鲸鱼全部映射到混沌方程的定义域(0,1)中,映射表达式为:
式中,xr,xmax,xmin分别表示分别为鲸鱼种群中的任一鲸鱼、最大的鲸鱼和最小的鲸鱼的权重;
(2)将依次代入到式(6)中,得到一组混沌序列:
(3)将混沌序列映射到原鲸鱼群空间:
式中:i=1,2,…,n;n为该鲸鱼群中鲸鱼个数,通过映射变为一组混沌变异的鲸鱼种群,最后将该鲸鱼种群替换原鲸鱼种群进行迭代寻优。
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