[发明专利]一种桥吊滑模控制参数优化方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种桥吊滑模控制参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：设置布谷鸟搜索算法每一维的搜索空间范围分别为：a,ε,k∈[0,100]，b∈[-100,100]，其中a、ε、b、k分别为台车位置滑模控制器的位置误差权重、切换增益、角度误差权重和指数系数，所述的布谷鸟搜索算法采用自适应步长并引入基于迭代次数自适应选取交叉点的操作算子，其中，所述台车位置滑模控制器为u，其中，sat(s)为符号函数，s为滑模面，f₁为台车位置系统的状态变量，为台车位置运动速度，为负载摆角的角速度，g₁为台车位置系统的输入变量，所述自适应步长公式为α＝α₁+b₁g_n/g_max，其中，α₁为初始时刻的步长，b₁为步长变化范围，g_max为对应的最大进化代数，g_n为当前进化代数，所述基于迭代次数自适应选取交叉点的操作算子公式为p₀＝b₂/{1+exp[c₁(g_n-g₀)]}，其中，b₂为概率变化范围，g_n为当前进化代数，c₁和g₀分别为步长变化时对应的速率和进化代数；

设置所述布谷鸟搜索算法的适应度函数为其中分别为台车位置的目标值与实际值误差绝对值乘时间的积分、负载摆角与实际值误差绝对值乘时间的积分以及控制器输出绝对值乘时间的积分，c为常数项；

根据所述适应度函数采用所述的布谷鸟搜索算法求解所述a、ε、b、k的最优解。

2.根据权利要求1所述的一种桥吊滑模控制参数优化方法，其特征在于，所述根据所述适应度函数采用所述的布谷鸟搜索算法求解所述a、ε、b、k的最优解包括以下步骤：

S31,初始化所述的布谷鸟搜索算法的基本参数和鸟巢，初始化所述台车位置滑模控制器的参数，设定鸟巢的数目为n，被发现概率为p_a及最大的迭代次数为g_max，布谷鸟算法随机产生初始鸟巢，计算并评估所述初始鸟巢的适应度值，保存适应度值最高的鸟巢；

S32,根据所述自适应步长公式和莱维飞行公式更新鸟巢的位置，计算并评估鸟巢的适应度值，根据贪婪算法保存适应度值最高的鸟巢；

S33,为每一个鸟巢选取一个随机概率p_t，丢弃p_t＜p_a的鸟巢；

S34,根据偏好随机游走算法更新被丢弃鸟巢的位置，计算并评估鸟巢的适应度值，根据贪婪算法保存适应度值最高的鸟巢；

S35,根据所述基于迭代次数自适应选取交叉点的操作算子公式进行交叉操作，产生新的鸟巢，计算并评估所述新的鸟巢的适应度值，根据贪婪算法保存适应度值最高的鸟巢；

S36,若未达到预先设定的最大迭代次数g_max，则把此代的鸟巢位置作为下一代的初始鸟巢位置，返回S32，继续进行下次迭代，否则，输出所述a、ε、b、k的最优解。

3.根据权利要求2所述的一种桥吊滑模控制参数优化方法，其特征在于，所述根据所述基于迭代次数自适应选取交叉点的操作算子公式进行交叉操作包括:

随机选取n/2个鸟巢，将十进制的鸟巢位置转换为二进制序列，二进制序列长度为L；

将转换后的鸟巢进行两两配对；

根据所述基于迭代次数自适应选取交叉点的操作算子公式产生一个概率P₀；

将P₀与均匀随机概率P_n进行比较，当P_n＜P₀时，在序列的L/2处到L处的高位区域选择交叉点，当P_nP₀时，在序列的0处到L/2处的低位区域选择交叉点；

在所述交叉点进行交叉操作；

将二进制序列转换为十进制的鸟巢位置。