一种标定机电机防碰撞故障处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种标定机电机防碰撞故障处理方法，建立自适应差分进化的多目标寻优算法的结构，在经典差分进化算法中增加自适应算子机制，引入控制器里的多个比例项、积分项和微分项变量。然后训练自适应差分进化的多目标寻优算法模型，将PID控制器中对应的参数变量进行多次迭代运算，对PID控制器的参数进行实时调整，优化PID控制器参数，求出PID控制参数中比例项、积分项和微分项的最佳数值。相比于传统的PID控制算法，本发明专利技术所提供的算法具有更高的稳定性和自适应性，并且可以有效地抑制被控对象的非线性的情况。同时相比于经典差分进化算法，本发明专利技术在此基础上增加了自适应算子机制，有效防止算法陷入过拟合和局部最优解的情况，使控制效果达到理想化。使控制效果达到理想化。使控制效果达到理想化。

【技术实现步骤摘要】
(k)，k表示物理量的次序；
[0014]设w1(k)、w2(k)、w3(k)为的权值系数，K为比例系数，则PID控制器的输出为：
[0015][0016]联立方程可得PID控制方程式：
[0017]Δu(k)＝K
P
·
[e(k)
‑
e(k
‑
1)]+K
I
·
e(k)+K
D
·
[e(k)
‑
2e(k
‑
1)
‑
e(k
‑
2)][0018]得到PID控制器的三个系数：
[0019][0020]进一步，具体的，对所述多目标寻优算法模型进行训练得到训练后的多目标寻优算法模型，包括，
[0021]将PID的控制参数，K
P
比例系数、K
I
积分系数和K
D
微分系数组成进化算法的种群个体V
i
：
[0022]V
i
＝(K
P
,K
I
,K
D
)
[0023]其中变异操作表达式为：
[0024]V
i
(g+1)＝x
i1
(g)+F
·
(x
i
(g)
‑
x
ij
(g))
[0025]式中g为当前种群的代数，V
i
(g+1)为变异个体，x
i1<br/>、x
i
、x
ij
为选取的三个不同个体，F为算法的缩放因子，
[0026]其中交叉操作表达式为：
[0027][0028]式中r为[0,1]区间的随机数；CR为交叉算子；U
ij
为保留了V
ij
或X
ij
个体中的第j个成分的个体，
[0029]其中选择操作表达式为：
[0030][0031]式中f为用于评价种群适应度的函数，X
i
(g+1)为最终结果，
[0032]引入自适应变化因子：
[0033][0034]式中F为缩放因子，M为最大进化代数，g为当前进化代数，
[0035]为了得到PID控制器中目标K
P
、K
I
和K
D
的数值，将输入量与输出量的误差绝对值进
行时间上的积分，将此性能指标作为优化目标函数，如下所示：
[0036][0037]基于上述方式进行训练得到训练后的多目标寻优算法模型。
[0038]本专利技术还提出一种标定机电机防碰撞故障处理装置，其特征在于，包括以下：
[0039]模型建立模块，用于基于传统的PID控制器里的多个比例项、积分项以及微分项建立多目标寻优算法模型；
[0040]模型训练模块，用于将所述PID控制器中比例项、积分项以及微分项的任意两个个体所对应的向量进行矢量作差，并与第三个个体所对应的解向量进行矢量求和产生新个体，之后通过适应度比较，选出最优的情况，以对所述多目标寻优算法模型进行训练得到训练后的多目标寻优算法模型；
[0041]电机控制模块，用于在所述PID控制器对标定机电机进行控制时，加入训练后的多目标寻优算法模型，对所述PID控制器的参数进行实时调整，再对标定机电机进行控制，以实现电机防碰撞故障。
[0042]本专利技术还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述一种标定机电机防碰撞故障处理方法的步骤。
[0043]本专利技术的有益效果为：
[0044]本专利技术提供的一种标定机电机防碰撞故障处理方法，采用自适应差分进化的多目标寻优算法模型对PID控制器中的比例项、积分项和微分项参量进行实时调整。相比于传统的PID控制算法，本专利技术所提供的算法具有更高的稳定性和自适应性，并且可以有效地抑制被控对象的非线性的情况。同时相比于经典差分进化算法，本专利技术在此基础上增加了自适应算子机制，有效防止算法陷入过拟合和局部最优解的情况，使控制效果达到理想化。
附图说明
[0045]通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的输出电压，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
[0046]图1所示为本专利技术一种标定机电机防碰撞故障处理方法的流程图；
[0047]图2所示为本专利技术一种标定机电机防碰撞故障处理方法的多目标寻优算法模型的训练流程图；
[0048]图3所示为本专利技术一种标定机电机防碰撞故障处理方法的作用原理图。
具体实施方式
[0049]以下将结合实施例和附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本专利技术的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。附图中各处使用的相同的附图标记指示相同或相似的部分。
[0050]参照图1，实施例1，本专利技术提出一种标定机电机防碰撞故障处理方法，包括以下：
[0051]步骤110、基于传统的PID控制器里的多个比例项、积分项以及微分项建立多目标寻优算法模型；
[0052]步骤120、将所述PID控制器中比例项、积分项以及微分项的任意两个个体所对应的向量进行矢量作差，并与第三个个体所对应的解向量进行矢量求和产生新个体，之后通过适应度比较，选出最优的情况，以对所述多目标寻优算法模型进行训练得到训练后的多目标寻优算法模型；
[0053]步骤130、在所述PID控制器对标定机电机进行控制时，加入训练后的多目标寻优算法模型，对所述PID控制器的参数进行实时调整，再对标定机电机进行控制，以实现电机防碰撞故障。
[0054]在本实施例1中，采用自适应差分进化的多目标寻优算法模型对PID控制器中的比例项、积分项和微分项参量进行实时调整。相比于传统的PID控制算法，本专利技术所提供的算法具有更高的稳定性和自适应性，并且可以有效地抑制被控对象的非线性的情况。同时相比于经典差分进化算法，本专利技术在此基础上增加了自适应算子机制，有效防止算法陷入过拟合和局部最优解的情况，使控制效果达到理想化。
[0055]在应用时，参照图3，图3由自适应差分进化的多目标寻优算法、传统PID执行机构和被控对象组成。输入信号经过传统PID执行机构时，将由自适应差分进化的多目标寻优算法对其比例项K
P
、积分项K
I
和微分项K
D
进行调整，经过多次迭代和反馈，最终得到一个比较好的稳定输出。
[0056]由于采用了上述技术方案，本专利技术可以实现对标定机电机防本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种标定机电机防碰撞故障处理方法，其特征在于，包括以下：基于传统的PID控制器里的多个比例项、积分项以及微分项建立多目标寻优算法模型；将所述PID控制器中比例项、积分项以及微分项的任意两个个体所对应的向量进行矢量作差，并与第三个个体所对应的解向量进行矢量求和产生新个体，之后通过适应度比较，选出最优的情况，以对所述多目标寻优算法模型进行训练得到训练后的多目标寻优算法模型；在所述PID控制器对标定机电机进行控制时，加入训练后的多目标寻优算法模型，对所述PID控制器的参数进行实时调整，再对标定机电机进行控制，以实现电机防碰撞故障。2.根据权利要求1所述的一种标定机电机防碰撞故障处理方法，其特征在于，具体的，在经典差分进化算法中加入自适应算子机制建立多目标寻优算法模型，包括，将PID控制器各项输出量与输入量的差值与自适应差分进化的多目标寻优算法所需的状态量建立方程组：其中，PID控制器各项输出量与输入量的差值为ek，状态量为x1k、x2k、x3k，k表示物理量的次序；设w1k、w2k、w3k为的权值系数，K为比例系数，则PID控制器的输出为：联立方程可得PID控制方程式：Δu(k)＝K
P
·
[e(k)
‑
e(k
‑
1)]+K
I
·
e(k)+K
D
·
[e(k)
‑
2e(k
‑
1)
‑
e(k
‑
2)]得到PID控制器的三个系数：3.根据权利要求2所述的一种标定机电机防碰撞故障处理方法，其特征在于，具体的，对所述多目标寻优算法模型进行训练得到训练后的多目标寻优算法模型，包括，将PID的控制参数，K
P
比例系数、K
I
积分系数和K
D
微分系数组成进化算法的种群个体V
i
：V
i
＝(K
P
,K
I
,K
D
)其中变异操作表达式为...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永祥，贾翠杰，刘剑峰，
申请(专利权)人：广东新晨汽车科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：