[發(fā)明專利]臺(tái)架控制系統(tǒng)的模糊控制方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110255932.0
• 申請(qǐng)日: 2021-03-09
• 公開（公告）號(hào): CN113049259B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳濤;陳浩南;何王勇;曹衛(wèi)華;李勇波;吳笑民;徐遲;王新梅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）
• 主分類號(hào): G01M15/05
• 分類號(hào): G01M15/05;G05B13/04
• 代理公司: 武漢知產(chǎn)時(shí)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238
• 代理人: 張毅

本發(fā)明涉及臺(tái)架控制系統(tǒng)的模糊控制方法、儲(chǔ)存介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，主要包括：采集歷史數(shù)據(jù)集；利用FCM算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)集聚類，獲取聚類后的歷史數(shù)據(jù)子集中數(shù)據(jù)最密集區(qū)域的值作為隸屬度函數(shù)的最大值，并利用隸屬度函數(shù)將歷史數(shù)據(jù)子集劃分為模糊集合；構(gòu)建基于Wang?Mendel算法的模糊控制模型；獲取專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模糊控制模型；將模糊集合輸入訓(xùn)練后的模糊控制模型，獲取模糊規(guī)則集；將模糊規(guī)則集中條件不相同的模糊規(guī)則定義為臨近規(guī)則，利用臨近規(guī)則補(bǔ)全模糊庫(kù)中不完備的模糊規(guī)則，獲得新的模糊規(guī)則集；輸入新的模糊規(guī)則集至臺(tái)架控制系統(tǒng)進(jìn)行PID參數(shù)自整定。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)-測(cè)功機(jī)臺(tái)架技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及臺(tái)架控制系統(tǒng)的模糊控制方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。

背景技術(shù)

發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)是通過(guò)模擬發(fā)動(dòng)機(jī)在不同工況(負(fù)載、轉(zhuǎn)速)下運(yùn)行特性，并記錄各項(xiàng)試驗(yàn)參數(shù)來(lái)分析評(píng)估發(fā)動(dòng)機(jī)各項(xiàng)性能指標(biāo)的重要方法和手段。臺(tái)架試驗(yàn)中需要對(duì)和發(fā)動(dòng)機(jī)和測(cè)功機(jī)的主要參數(shù)如轉(zhuǎn)速、扭矩、發(fā)動(dòng)機(jī)油門開度、勵(lì)磁等精確控制并檢測(cè)，同時(shí)對(duì)試驗(yàn)中大量參數(shù)如油耗量，發(fā)動(dòng)機(jī)多點(diǎn)進(jìn)氣、排氣溫度、壓力、油溫、水溫以及尾氣排放進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)一系列模擬工況試驗(yàn)得到發(fā)動(dòng)機(jī)各項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)和曲線。

發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架性能試驗(yàn)需要按照試驗(yàn)規(guī)范模擬不同工況下(不同轉(zhuǎn)速、不同扭矩參數(shù)的組合)發(fā)動(dòng)機(jī)工作情況，通常采用電渦流測(cè)功機(jī)或者四象電力限測(cè)功機(jī)來(lái)作為發(fā)動(dòng)機(jī)的模擬負(fù)載。

由于“發(fā)動(dòng)機(jī)+測(cè)功機(jī)”組合系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜非線性系統(tǒng)，通常該控制系統(tǒng)的輸入為發(fā)動(dòng)機(jī)的油門信號(hào)和測(cè)功機(jī)的勵(lì)磁信號(hào)，控制系統(tǒng)的輸出為拖動(dòng)系統(tǒng)的扭矩和轉(zhuǎn)速，輸入和輸出量之間是強(qiáng)耦合量，尤其發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架性能試驗(yàn)中工況需要頻繁切換對(duì)閉環(huán)控制帶來(lái)很多控制難題，普通PID調(diào)節(jié)控制在處理這類問(wèn)題時(shí)往往容易出現(xiàn)超調(diào)量過(guò)大，穩(wěn)定時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，很多臺(tái)架控制系統(tǒng)超調(diào)量達(dá)到10％甚至25％以上。同時(shí)由于不同發(fā)動(dòng)機(jī)性能存在較大差異，控制系統(tǒng)PID參數(shù)經(jīng)常需要人為修改調(diào)試才能獲得比較好的控制性能，給現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)人員造成很大的技術(shù)困擾。

現(xiàn)階段應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架的控制最為典型的還是傳統(tǒng)的PID控制，然而對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架系統(tǒng)而言，待測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的類型往往有多種(功率不同，飛輪矩不同，發(fā)動(dòng)機(jī)類型性能不同)，這就意味著每更換一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)，都要重新對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行整定，PID參數(shù)的整定依賴于實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，使得在發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架的試驗(yàn)的過(guò)程中，PID參數(shù)的調(diào)節(jié)往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力，不利于實(shí)際操作。在此基礎(chǔ)上，引入了模糊控制來(lái)實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的自整定，設(shè)計(jì)模糊控制器的關(guān)鍵就是模糊規(guī)則的選擇，模糊規(guī)則的選擇直接決定了控制效果的好壞，自適應(yīng)模糊PID控制在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)PID控制的不足，但是傳統(tǒng)的模糊規(guī)則的選取依賴于現(xiàn)場(chǎng)工程師的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，往往需要經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)才能得到一個(gè)較為滿意的規(guī)則，獲取過(guò)程繁瑣、模糊規(guī)則提取的魯棒性和準(zhǔn)確性低。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述自適應(yīng)模糊PID控制中模糊規(guī)則提取的魯棒性和準(zhǔn)確性低的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出臺(tái)架控制系統(tǒng)的模糊控制方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備并應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架閉環(huán)控制系統(tǒng)中。

本發(fā)明涉及臺(tái)架控制系統(tǒng)的模糊控制方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，公開臺(tái)架控制系統(tǒng)的模糊控制方法，主要步驟包括：以發(fā)動(dòng)機(jī)特性曲線的速度拐點(diǎn)為界線采集臺(tái)架試驗(yàn)中的歷史數(shù)據(jù)集；利用FCM算法對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)集聚類，獲取聚類后的歷史數(shù)據(jù)子集中數(shù)據(jù)最密集區(qū)域的值作為隸屬度函數(shù)的最大值，并利用所述隸屬度函數(shù)將所述歷史數(shù)據(jù)子集劃分為模糊集合；構(gòu)建基于Wang-Mendel算法的模糊控制模型；獲取專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練所述模糊控制模型；將所述模糊集合輸入訓(xùn)練后的模糊控制模型，獲取第一模糊規(guī)則集；將所述第一模糊規(guī)則集中條件不相同的模糊規(guī)則定義為臨近規(guī)則，利用所述臨近規(guī)則補(bǔ)全所述第一模糊庫(kù)中不完備的模糊規(guī)則，獲得第二模糊規(guī)則集；輸入所述第二模糊規(guī)則集至臺(tái)架控制系統(tǒng)進(jìn)行PID參數(shù)自整定。

進(jìn)一步地，以發(fā)動(dòng)機(jī)特性曲線的速度拐點(diǎn)為界線采集臺(tái)架試驗(yàn)中的歷史數(shù)據(jù)集的步驟包括：