[发明专利]一种曳引机自适应控制系统

权利要求书

1.一种曳引机自适应控制系统，其特征在于包括检测单元、计算单元、存储单元、控制单元，

所述检测单元与曳引机系统相连，所述检测单元包括电流传感器、加速度传感器、温度传感器、速度传感器、扭矩传感器；所述电流传感器、加速度传感器、温度传感器、速度传感器、扭矩传感器用于检测曳引机的电机电流、电机加速度、减速机油温、电机速度、曳引机输出扭矩相关运行参数信息；

所述计算单元与所述检测单元连接，所述计算单元与所述检测单元相连，根据所述提取的曳引机运行参数，计算当前工况下系统所需的曳引机输出功率P₀，通过建立BP神经网络模型拟合建立起输入量与输出量之间的非线性映射关系；

所述存储单元与所述计算单元相连，根据所述BP神经网络模型，采用差分进化算法训练神经网络的权值，所述存储单元存储有曳引机功率特性匹配表和电机转速分配数据库；

所述控制单元与所述计算单元相连，通过神经网络的自学习能力，在线调整某种最优控制规律下的PID控制器的三个参数：比例系数kp、微分系数ki和积分系数kd，实现某种性能指标的最优化，根据所述优化模型对扶梯曳引机进行自适应控制调节；

所述差分进化算法具体步骤有：

（1）确定所述差分进化算法控制参数。差分进化算法控制参数包括：种群规模、变异算子、交叉算子、最大迭代次数，并随机产生初始种群；

（2）确定所述PID控制器三个参数：比例系数kp、微分系数ki和积分系数kd的上下限；

（3）根据所述步骤控制的结果对初始种群进行评价，即计算初始种群中每个个体的适应度值.；

（4）根据所述步骤计算得到的适应度函数值来判断迭代次数是否达到最大；

（5）所述步骤的判断结果若是迭代次数达到最大迭代次数，则进化终止，将此时的最佳个体作为解输出；若否，继续；

（6）根据所述步骤进行变异和交叉操作，对边界条件进行处理，得到临时种群；

（7）根据所述步骤对临时种群进行评价，计算临时种群中每个个体的适应度值；

（8）进行选择操作，得到新种群；

（9）满足控制要求，输出全局最优值及其适应度函数值后，结束优化过程。

2.根据权利要求1所述的曳引机自适应控制系统，其特征在于所述曳引机系统包括电机、减速机箱体，所述电机通过支腿、螺栓固定支撑在所述减速机箱体外，所述减速机箱体内设置有涡轮、蜗杆，电机输出端通过连轴装置与所述蜗杆一端连接，涡轮蜗杆相互啮合，涡轮的输出轴设置在减速机箱体的输出端面上，所述电流传感器、加速度传感器分别设置在所述电机上，电流传感器与电机的电路系统对应连接，所述加速度传感器与电机的转子对应连接，温度传感器设置在所述减速机箱体内，所述速度传感器与电机的输出轴对应连接，所述扭矩传感器与所述涡轮输出轴对应连接。