买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南阳煜众精密机械有限公司;华中科技大学

摘要：本发明属于数控立车伺服控制相关技术领域，其公开了一种数控立车伺服系统多模态多目标自趋优控制方法，包括以下步骤：1确定数控立车伺服系统的多目标优化函数；2划分伺服系统的模态；3构建伺服系统多目标性能评估机制；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；5求解得到不同性能偏好下的Pareto控制增益集，进而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，并生成与伺服系统状态匹配的偏好权重，进而基于获取与当前系统性能偏好匹配的控制增益，完成多模态多目标自趋优。本发明从而能在不同的应用场景发挥最优的控制效果。

主权项：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H2H∞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，up∈u代表第p个控制输入，xt为伺服系统的状态向量、ut为控制输入向量，εt为扰动，Q1、Q2和R是权重矩阵，tf代表终止时间，up∈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；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；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；间接调度控制增益以实现多模态多目标自趋优的步骤为：1将清晰的输入变量ce和Δce转化为模糊变量e和Δe，映射关系为： 式中，e∈[-emax,emax]，Δe∈[-Δemax,Δemax]，sign·为符号函数，μe和μΔe表示输入的量化因子；2利用隶属度函数进行模糊化，隶属度函数选择为三角隶属度函数、高斯隶属度函数、S型隶属度函数或梯形隶属度函数；3通过乘积推理机和重心去模糊化技术求解自然域中的权重因子，计算公式为： 式中，fet,Δet表示模糊输入至模糊输出的映射函数，y表示模糊输出论域变量值，Φ为模糊输出组成的输出函数，θ是将模糊输出映射到实际控制域的输出比例因子；4基于调整后的加权因子，查找控制增益调度表，确定对应的状态反馈控制增益，并应用至数控立车伺服系统，以实现全生命周期的多目标性能的Pareto最优组合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南阳煜众精密机械有限公司 华中科技大学 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