基于遗传算法的特种车辆系统的参数辨识方法

本发明涉及一种基于遗传算法的特种车辆系统的参数辨识方法，属于特种车辆控制。

背景技术：

1、特种车辆的起竖和回平过程是整个系统准备过程中的重要环节，对该运行过程而言，其速度将直接影响到特种车辆的快速反应能力。所以在满足角度控制精度的要求的前提下，要求特种车辆过程应同时具备快速性和平稳性。现行的车控软件的角度域控制方法为前馈形式的开环控制，需要在系统实际运行之前给定对应角度的控制参数。但是由于不同车体的系统液压阀件型号或在不同环境下导致实际液压阀件性能参数、机械部分负载不同，导致车体的系统参数出现较大差异，从而特种车辆达到理想过程的控制量不同。因此需要不断对起竖、回平过程控制进行调整和优化，最终得到一组能够满足过程快速性、平稳性的要求的控制量点表。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题：现有调参方式大多为人工方式，通过反复试错，试凑出能同时满足快速性和平稳性要求的车控软件控制参数点表。这种传统方法严重依赖人工经验，费时费力，效率极低。为解决上述问题，提出一种基于遗传算法的特种车辆系统的参数辨识方法，该方法能够基于单次过程中的特种车辆系统的控制量与实际表现对该系统的关键性能参数做出辨识，可由此构造出与实际系统接近的数学模型，基于该模型实现控制点表的解算而无需多次的试凑调整，即可得到同时满足快速性和平稳性要求的车控软件控制参数点表，使调参次数大幅降低。

2、本发明的技术解决方案：基于遗传算法的特种车辆系统的参数辨识方法，实现步骤如下：

3、步骤(1)规划好角度域的控制量后，硬件载体为dsp f28335的参数拟合软件通过can通信向车控软件传递该次过程的控制参数点表，包括比例换向阀阀开度-角度点表和比例溢流阀设定压力-角度点表；

4、步骤(2)车控软件基于控制参数点表对特种车辆的过程进行控制。运行过程中，车控软件向参数拟合软件通过can通信以0.1s为时间间隔回传本次运行过程参数，包括起竖角度和压力数据，直至该次过程完成；

5、步骤(3)根据车控软件向参数拟合软件回传的角度时域数据，计算每个时间点的角速度和角加速度。挑选角加速度值小于αmax的角度点记为系统稳定运行角度点，所有系统稳定运行角度点的集合记为θtotal。对于集合中每个角度点，基于该次比例·阀阀开度-角度点表和比例溢流阀设定压力-角度点表计算该角度点对应的比例换向阀阀开度u和比例溢流阀设定压力p，从而得到系统系统的输入和输出参数；

6、步骤(4)由具有经验的工作人员根据已知信息确定特种车辆系统的关键参数的取值范围，确定遗传算法种群中的总个体数量k，并初始化种群中每个个体xi(i＝1,2,3,...,k)的各项参数值，所有个体的参数值在由工作人员确定的对应参数范围内随机均匀取值。计算每个个体的适应度，并由此选择个体进行交叉和变异操作：交叉操作中适应度越大的个体被选中的概率越高；变异操作则是在完成交叉操作之后进行，所有个体被选中的概率相同。经过种群数次进化，达到迭代结束条件后，取最优个体的各项参数作为参数辨识结果。

7、所述步骤(3)中计算对应角度的角速度和角加速度，并筛选角度计入系统稳定运行角度点集合的具体过程如下：

8、根据车控软件向参数拟合软件回传的角度时域数据(以0.1s为时间间隔，共n个数据)，根据下式计算第n个时间点的角速度：

9、

10、最后一个角速度ω(n)记为0。

11、由计算出来的角速度，计算其第n个时间点的角加速度：

12、

13、最后一个角加速度α(n)记为0。

14、将加速度绝对值小于αmax的角度点记为为系统稳定运行角度点，其集合即为θtotal，计入角度的总数量为m。

15、将角度集合θtotal中角度点对应的角速度计入集合wtotal中。

16、对每一个角度集合θtotal中的角度点θ1，对控制量做如下处理：在控制角度域集合θc中每一个角度均对应一组控制量，即比例换向阀阀开度u和比例溢流阀设定压力p。找到控制角度域集合θc中与θ1相邻的两个角度点θc1和θc2，按下式求解与θ1对应的控制量u1和p1：

17、

18、

19、将θ1对应的控制量u1和p1分别计入控制量集合utotal和ptotal中。

20、角度点集合θtotal，角速度集合wtotal，控制量集合utotal和ptotal即为用于参数辨识的集合。

21、所述步骤(4)中利用遗传算法对特种车辆系统的关键参数进行辨识的具体过程如下：

22、由具有经验的工作人员根据已知信息确定特种车辆系统的关键参数的取值范围，包括：比例换向阀相关性能系数k1、平衡阀中顺序阀相关性能系数k2、平衡阀中单向阀相关性能系数k3、比例溢流阀相关性能系数k4、比例换向阀面积梯度指数m、负载重力矩mg、负载绕转动轴的转动惯量j、起竖角度为0时负载重心与水平方向的夹角γ、平衡阀中顺序阀开启时的控制压力pmin、平衡阀中顺序阀刚达到最大开度时的控制压力pmax。

23、初始化参数种群：确定种群中的总个体数量k，随机确定种群中每个个体xi(i＝1,2,3,...,k)的各项参数值，所有个体的参数值在由工作人员确定的对应参数范围内随机均匀取值。

24、计算每个个体的适应度f(xi)，计算方法如下：

25、首先计算个体在角度集合θtotal中单个角度的流量值：

26、系统分为两个工作状态，一个是平衡阀中顺序阀全开状态，另一个是平衡阀中顺序阀非全开状态。

27、首先按照平衡阀中顺序阀全开的情况，对流量值q1进行解算：

28、

29、式中f为液压缸推力，l1为油缸下支点与起竖轴心距离，l2为油缸上支点与起竖轴心距离，α1为起竖角度θ为0时为l1与l2之间的夹角，qpump为油泵流量。

30、接下来对系统工作状态进行判断：

31、

32、若不满足上式，则系统工作在平衡阀中顺序阀非全开的状态，按该状态对流量值q1进行解算：

33、

34、流量值计算完成之后，根据刚体运动投影定理计算流量值在该角度点对应的角速度值：

35、

36、计算该值与该角度对应的实际角速度的差值：

37、δω＝ω-ωreal

38、同上，计算该个体在角度集合θtotal中所有角度对应的角速度值，并计算其与对应角度的实际角速度的差值。

39、将角度集合θtotal中每个角度对应的计算角速度与实际角速度差值的绝对值进行累加，并对得到值取，得到个体的适应度值：

40、

41、选择：对原种群中所有个体进行精英选择首先选择适应度最大的0.1k个个体，将其原封不动的复制到子代中。接下来对原种群中所有个体进行随机选择，每个个体被选中的概率为：

42、

43、每次选择两个个体进行双点交叉，生成0.9k个新个体到子代中。

44、对子代种群中所有个体进行随机选择，每个个体被选中的概率相同。选出0.02k个个体进行变异操作，最终生成子代种群。

45、按上述方法对子代种群再次进行选择、交叉和变异操作，以此往复。当达到迭代结束条件后，即种群中最有个体的适应值大于fqualified：

46、max(f(xi))＞fqualified

47、取最优个体的各项参数作为参数辨识结果。

48、本发明与现有技术相比的优点在于：

49、(1)本发明可以准确辨识特种车辆起竖回平系统的关键参数，可基于此构建与实际系统接近的数学模型，利用该模型可直接对控制量进行求解，致使控制量优化次数相较人工调参方式大幅降低。

50、(2)本发明通过分析和评判过程的记录数据，对不同车型或不同工况均能依据其在具体控制量下的实际表现对其起竖回平系统的关键参数进行辨识，具有普适性。