【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动缓降器技术，尤其涉及基于模糊算法的电动缓降器动态响应方法及系统。
技术介绍
1、电动缓降器是一种广泛应用于消防救援、高空作业、建筑施工等领域的安全保障装置，其主要功能是通过控制下降速度，确保人员或物品在高空向下移动过程中的安全性。随着工业自动化和智能化的发展，电动缓降器的控制技术也不断升级，从简单的机械制动发展到电子控制系统，特别是在复杂环境和多变工况下的动态响应能力要求日益提高。
2、传统的电动缓降器控制系统主要采用pid控制或简单的比例控制方法，通过预设的参数来调节电机输出转矩，实现对下降速度的控制。这类控制方法在固定工况下能够保持相对稳定的性能，但面对不同负载重量和环境条件变化时，其适应性较差。当负载重量突变或外部干扰出现时，系统响应迟缓，难以及时调整电机输出，造成缓降速度波动，甚至出现危险的冲击或失控情况。
3、现有电动缓降器技术存在的主要缺陷在于：首先，控制精度不足，现有技术大多采用线性控制策略，难以应对非线性工况变化，尤其是在极轻或极重负载条件下，控制精度显著降低，无法保证稳定的缓降...
【技术保护点】
1.基于模糊算法的电动缓降器动态响应方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于粒子群优化算法对所述模糊控制规则库中的规则进行适应度量化评估，筛选出低于预设适应度阈值的适应度规则后进行重组和变异，生成候选规则集包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述候选规则集输入预设的正向评估模型进行迭代优化，当所述模糊控制规则库的整体适应度达到所述预设适应度阈值时完成规则优化包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将实时获取的所述工作参数输入优化后的所述模糊控制规则库，经模糊推理运算得到电机控
...【技术特征摘要】
1.基于模糊算法的电动缓降器动态响应方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于粒子群优化算法对所述模糊控制规则库中的规则进行适应度量化评估，筛选出低于预设适应度阈值的适应度规则后进行重组和变异，生成候选规则集包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述候选规则集输入预设的正向评估模型进行迭代优化，当所述模糊控制规则库的整体适应度达到所述预设适应度阈值时完成规则优化包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将实时获取的所述工作参数输入优化后的所述模糊控制规则库，经模糊推理运算得到电机控制信号包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用历史响应数据训练神经网络动...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓辉，姜洪尔，丁梦，王晓奎，
申请(专利权)人：苏州腾伟电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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