[發(fā)明專利]基于非線性神經(jīng)模糊控制器的電磁閥式減振器控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611071224.7
• 申請(qǐng)日: 2016-11-29
• 公開（公告）號(hào): CN106527124B
• 公開（公告）日: 2019-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姚行艷;李勇;李川;陳旭東;劉杰;陳志強(qiáng);白云;喻其炳;王曉丹
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶工商大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B13/02
• 分類號(hào): G05B13/02
• 代理公司: 北京國(guó)昊天誠(chéng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11315
• 代理人: 許志勇

1.一種基于非線性神經(jīng)模糊控制器的電磁閥式減振器控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)建立減振器實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)，利用數(shù)據(jù)采集裝置對(duì)力傳感器和加速度傳感器的信號(hào)進(jìn)行采集，其中，采集的數(shù)據(jù)包括：初始阻尼力和振動(dòng)平臺(tái)垂直振動(dòng)加速度，生成非線性神經(jīng)模糊控制器的輸入信號(hào)；

(2)利用模糊控制對(duì)步驟(1)中所述的阻尼力和振動(dòng)平臺(tái)垂直振動(dòng)加速度輸入信號(hào)進(jìn)行模糊化處理，形成輸入模糊變量，然后將其傳送至模糊控制器，得到輸出模糊變量；

(3)建立電磁閥式減振器非線性神經(jīng)模糊控制器的模糊控制規(guī)則庫(kù)；利用(1)中所述的阻尼力和振動(dòng)平臺(tái)垂直振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)輸入模糊變量集合的隸屬度函數(shù)，并結(jié)合輸出模糊變量，對(duì)隸屬度函數(shù)中心、寬度及權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練，利用一階梯度尋優(yōu)算法來對(duì)各參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)；即利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力來自動(dòng)生成模糊規(guī)則；

(4)利用重心解模糊化方法對(duì)非線性神經(jīng)模糊控制器的輸出模糊變量進(jìn)行解模糊化處理，得到模糊控制器的阻尼力輸出，將得到的模糊控制器的阻尼力除以初始阻尼力，記為閾值h，根據(jù)閾值h的大小來判斷電磁閥式減振器是否有故障，需要檢修，達(dá)到對(duì)電磁閥式減振器實(shí)時(shí)在線調(diào)控的目的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性神經(jīng)模糊控制器的電磁閥式減振器控制方法，其特征在于，所述步驟(1)中的建立減振器實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)，利用數(shù)據(jù)采集裝置對(duì)力傳感器和加速度傳感器的信號(hào)進(jìn)行采集具體為：

采用LABVIEW軟件搭建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過NI采集卡將力傳感器和加速度傳感器的信號(hào)采集到LABVIE中，保存為txt文件，作為非線性神經(jīng)模糊控制器的輸入信號(hào)；其中，采集的數(shù)據(jù)包括：初始阻尼力和振動(dòng)平臺(tái)垂直振動(dòng)加速度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性神經(jīng)模糊控制器的電磁閥式減振器控制方法，其特征在于，所述步驟(2)中的利用模糊控制對(duì)步驟(1)中所述的輸入信號(hào)進(jìn)行模糊化處理，形成輸入模糊變量，然后將其傳送至模糊控制器，得到輸出模糊變量具體為：根據(jù)力傳感器和加速度傳感器采集得到的阻尼力和振動(dòng)平臺(tái)垂直振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)，確定論域；將阻尼力和振動(dòng)平臺(tái)垂直振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)模糊化，確定模糊化的等級(jí)，即模糊化的論域；通過論域變換將阻尼力和振動(dòng)平臺(tái)垂直振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)變換到模糊化的論域中；定義語言變量，具體為{NB NS ZO PS PB}，其中，NB NS ZO PS PB的值根據(jù)定義的隸屬度函數(shù)決定，選擇隸屬度大的模糊集作為輸出。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性神經(jīng)模糊控制器的電磁閥式減振器控制方法，其特征在于，所述步驟(3)中的建立電磁閥式減振器非線性神經(jīng)模糊控制器的模糊控制規(guī)則庫(kù)；利用(1)中所述的數(shù)據(jù)輸入模糊變量集合的隸屬度函數(shù)，并結(jié)合輸出模糊變量，對(duì)隸屬度函數(shù)中心、寬度及權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練，利用一階梯度尋優(yōu)算法來對(duì)各參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)；即利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力來自動(dòng)生成模糊規(guī)則具體為：

根據(jù)(2)模糊化形成的輸入模糊變量集合到隸屬度函數(shù)中，為模糊子集選擇適當(dāng)?shù)碾`屬度函數(shù)，隸屬函數(shù)采用高斯隸屬函數(shù)，其表達(dá)式為：

式中，a_i為輸入向量的各分量，i＝1,2,…,n，j＝1,2,...,m_i，n為輸入量的維數(shù)，m_i為a_i的模糊分割數(shù)，c_ij表示隸屬度函數(shù)的中心，σ_ij表示隸屬度函數(shù)的寬度；

通過matlab試驗(yàn)，利用誤差反傳算法分別對(duì)隸屬度函數(shù)的權(quán)值ω_ij、中心c_ij、寬度σ_ij求導(dǎo)，計(jì)算得出然后利用一階梯度尋優(yōu)算法來調(diào)節(jié)隸屬度函數(shù)的中心c_ij、隸屬度函數(shù)的寬度σ_ij、權(quán)值ω_ij。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性神經(jīng)模糊控制器的電磁閥式減振器控制方法，其特征在于，所述步驟(4)中的利用重心解模糊化方法對(duì)非線性神經(jīng)模糊控制器的輸出模糊變量進(jìn)行解模糊化處理，得到模糊控制器的阻尼力輸出，來對(duì)電磁閥式減振器實(shí)時(shí)在線調(diào)控具體為：

R1：如果x是A1，y是B1，則z是C1；

也R2：如果x是A2，y是B2，則z是C2；

……

也Rn：如果x是An，y是Bn，則z是Cn；

其中，R1、R2……Rn分別代表規(guī)則1、規(guī)則2……規(guī)則n，x，y和z代表系統(tǒng)狀態(tài)和控制量的語言變量，x和y是輸入量，z是控制量；Ai、Bi、Ci，i＝1,2,3,…,n分別代表語言變量x，y，z在其論域X，Y，Z上語言變量值，這些規(guī)則加起來則構(gòu)成規(guī)則庫(kù)；根據(jù)上述規(guī)則進(jìn)行模糊推理，則得到輸出量的模糊值z(mì)為：

式中：∧代表取小；為輸出量z的隸屬度函數(shù)，為輸入量x的隸屬度函數(shù)，為輸入量y的隸屬度函數(shù)；控制器將綜合所有推理結(jié)論C′₁,C'₂,…,C'_n計(jì)算出最終的輸出模糊值，即為模糊控制器的阻尼力，即

式中：∨代表取大，C′₁,C'₂,…,C'_n分別代表各輸出分量的隸屬度函數(shù)；模糊集合C'是由下式計(jì)算得到的：

式中，Z₀為模糊集合C'的重心值，μ_C'(z_i)為第i個(gè)控制量的隸屬度函數(shù)，z_i為第i個(gè)控制量。