【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、在健身器材的组成中，关键的组件是阻力提供系统，对于传统的健身器材通常使用铁块配重来提供阻力，但铁块在使用时可能会产生较大的噪音，并且缺乏急停和安全保护功能，容易导致训练损伤。电子负载通过模拟真实的负载条件，能够以设定的电流或电压保证设备在不同状态下以稳定高效的性能工作。以电机为主体，采用电子负载作为阻力源应用在健身训练器材中，通过控制改变电流值，进而控制电机的转矩输出，可以实现智能控制力量等参数，为训练提供更为精确的指导和更加安全的保护。
2、pid控制是一种广泛应用于工业控制系统中的经典控制策略，pid分别代表比例（proportional）、积分（integral）和微分（derivative）三个控制环节。比例控制通过调节当前误差的比例系数来快速响应系统偏差；积分控制通过累积历史误差来消除稳态误差；微分控制通过预测误差变化趋势来提高系统响应的稳定性和抗干扰能力。pid控制器结合这三个环节，可以对系统进行精确且快速的调整，达到理想的控制效果。通过调整pid参数，控制器能够适应不同系统的动态特性，实现最佳的控制性能。但在面对复杂的非线性突发环境时，pid控制可能无法提供足够的性能。
3、冠状病毒群体免疫优化算法(coronavirus herd immunity optimizer，chio)是一种新型智能优化算法，灵感来源于应对冠状病毒的群体免疫概念，群体免疫是当大多数群体具有免疫力时，群体达到的一种状态，这种状态可以防止疾病的传播。冠状病毒群体免疫优化算法性能较好，但存在后期易陷入局
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：为了解决传统健身器材使用铁块配重带来的灵活性和安全性低的问题，本专利技术提出一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，以电机为主体，采用电子负载作为阻力源应用在健身训练器材中，通过控制改变电流值，进而改变电机的实际转矩输出，使电机在运行时能够模拟不同重量的负载，以实现健身训练的效果。并且通过改进冠状病毒群体免疫算法优化电机控制系统中的电流pid控制器的控制参数，解决了传统pid控制方法的不稳定性和低响应性的问题，提高健身器材的控制稳定性和鲁棒性。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，具体包括以下步骤：
4、步骤一：搭建基于电子负载智能健身器材的pid控制系统模型。
5、步骤二：使用matlab软件构建改进冠状病毒群体免疫算法的模型，包括两部分：
6、d1、在算法的初始化阶段采用icmic混沌映射初始化种群位置；
7、d2、在算法的群体免疫进化阶段引入螺旋搜索策略；具体如下。
8、step1、在算法的初始化阶段采用icmic混沌映射初始化种群位置，改进后的初始化种群位置的公式为：
9、（1）；
10、（2）；
11、其中，是初始种群个体，是算法搜索的下界，是介于0到1之间的随机数，是算法搜索的上界，是产生的混沌序列的第i个变量值，d是问题维度，n是种群规模，是产生的混沌序列的第i+1个变量值，是混沌因子；
12、step2、在算法的群体免疫进化阶段引入螺旋搜索策略，改进后的位置更新公式为：
13、（3）；
14、其中，是第i维度第j个病例的新基因，是第i维度第j个病例的基因，r是介于0到1之间的随机数，是基本繁殖率，是在感染病例中随机选择的个体，是在易感病例中随机选择的个体，是免疫病例中的最佳个体，c是介于-1到1之间的随机数，q为螺旋搜索因子，t为当前迭代次数，t为最大迭代次数。
15、步骤三：利用改进冠状病毒群体免疫算法优化电流pid控制器，得到最佳的kp、ki、kd控制参数。
16、步骤四：将得到的最佳控制参数kp、ki、kd输入到基于电子负载智能健身器材的pid控制系统模型中，实现基于电子负载智能健身器材的最佳控制效果。
17、进一步地，所述步骤一中，搭建基于电子负载智能健身器材的pid控制系统模型，模型包括输入模块、误差计算模块、改进冠状病毒群体免疫算法模块、电流pid控制器模块、电流检测模块、电机模块；期望电流值从输入模块输入，与电流检测模块检测到的实际电流值一并输入到误差计算模块做差得到电流误差值，电流pid控制器模块接受电流误差值，并应用改进冠状病毒群体免疫算法模块优化后的pid参数进行计算得到参考电流值，进而控制电机运转。
18、更进一步地，所述输入模块可输入不同的期望电流值，进而改变电机的实际转矩输出，使电机在运行时能够模拟不同重量的负载，以实现健身训练的效果。
19、进一步地，所述步骤二中，在算法的初始化阶段采用icmic混沌映射初始化种群位置，提高算法在初始阶段的探索能力，有助于更全面地了解问题空间，找到更优的解。
20、进一步地，所述步骤二中，在算法的群体免疫进化阶段引入螺旋搜索策略，通过螺旋路径探索邻域空间，有助于细致地搜寻局部区域内的最优解，从而提高局部搜索的精细度。这对于优化算法来说，能够更好地挖掘局部最优解附近的潜在优质解。
21、进一步地，所述步骤三中，利用改进冠状病毒群体免疫算法优化电流pid控制器，得到最佳的kp、ki、kd控制参数，具体步骤为：
22、s1、参数初始化：设置种群规模n，问题维度d，最大迭代次数t，搜索上界，搜索下界；
23、s2、通过将电流pid控制器的参数kp、ki、kd编码为改进冠状病毒群体免疫算法搜索空间的解，随着算法的迭代进行，种群个体的位置即反映出相应的电流pid控制器参数解；
24、s3、计算算法每个个体的当前适应度值，并记录当前迭代个体最优适应度值；
25、s4、建立改进冠状病毒群体免疫算法的种群个体位置更新策略数学模型，利用所述数学模型更新种群中每个病例的基因，即更新电流pid控制器的kp、ki、kd参数；
26、s5、若更新后个体的适应度值比上一次迭代更新的更优，则保留当前最优解；
27、s6、当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若达到，则退出循环，输出全局最优解，并分配给电流pid控制器的kp、ki、kd三个参数，否则返回执行s1。
28、更进一步地，所述s2中，通过将电流pid控制器的参数kp、ki、kd编码为改进冠状病毒群体免疫算法搜索空间的解，编码向量为：
29、；
30、式中，x为编码向量，kp、ki、kd分别为基于电子负载智能健身器材的pid控制系统模型中电流pid控制器的比例参数、积分参数和微分参数。
31、更进一步地，所述s3中，适应度函数公式为：
32、；
33、式中，f为适应度值，n为样本数量，为基于电子负载智能健身器材的pid控制系统模型中的实际电流值，为基于电子负载智能健身器材的pid控制系统模型中的期望电流值。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征在于，所述步骤一中，搭建基于电子负载智能健身器材的PID控制系统模型，模型包括输入模块、误差计算模块、改进冠状病毒群体免疫算法模块、电流PID控制器模块、电流检测模块、电机模块；期望电流值从输入模块输入，与电流检测模块检测到的实际电流值一并输入到误差计算模块做差得到电流误差值，电流PID控制器模块接受电流误差值，并应用改进冠状病毒群体免疫算法模块优化后的PID参数进行计算得到参考电流值，进而控制电机运转。
3.根据权利要求1所述的一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征在于，所述步骤二中，改进冠状病毒群体免疫算法的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征在于，所述步骤三中，利用改进冠状病毒群体免疫算法优化电流PID控制器，得到最佳的Kp、Ki、Kd控制参数，具体步骤为：
5.根据权利要求2所述的一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征
6.根据权利要求4所述的一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征在于，建立改进冠状病毒群体免疫算法的种群个体位置更新策略数学模型，具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，其特征在于，所述步骤一中，搭建基于电子负载智能健身器材的pid控制系统模型，模型包括输入模块、误差计算模块、改进冠状病毒群体免疫算法模块、电流pid控制器模块、电流检测模块、电机模块；期望电流值从输入模块输入，与电流检测模块检测到的实际电流值一并输入到误差计算模块做差得到电流误差值，电流pid控制器模块接受电流误差值，并应用改进冠状病毒群体免疫算法模块优化后的pid参数进行计算得到参考电流值，进而控制电机运转。
3.根据权利要求1所述的一种基于电子负载的智能健身器材控制方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉璘，管峰保，丁启萌，曹旭，李忠涛，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：
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