System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 单模组随动控制方法和系统技术方案_技高网

单模组随动控制方法和系统技术方案

技术编号:43125163 阅读:27 留言:0更新日期:2024-10-26 10:04
本发明专利技术公开了一种单模组随动控制方法和系统,包括以下步骤:多模态数据采集与预处理、非线性系统建模与状态估计、预测控制策略设计以及自适应优化与控制执行。该方法通过自适应算法处理多源传感器数据,利用递归最小二乘法和贝叶斯模型选择构建精确非线性模型,采用延迟坐标嵌入和自适应容错卡尔曼滤波实现鲁棒状态估计。预测控制策略利用动态时域调整和概率约束生成技术提高控制性能和鲁棒性。通过并行计算和蒙特卡洛仿真实现实时优化和鲁棒性分析。提高了单模组随动控制的精度、稳定性和适应性,适用于高速、高精度的工业自动化应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术提供一种随动控制方法,尤其是一种单模组随动控制方法和系统


技术介绍

1、单模组随动控制方法在现代工业自动化领域具有重要的研究意义。随着智能制造的快速发展,对精密设备控制的要求不断提高,尤其是在高速、高精度运动控制方面的需求日益迫切。单模组随动控制作为一种关键技术,在数粒机、高速分拣机、精密加工设备等领域扮演着至关重要的角色。它不仅直接影响产品质量和生产效率,还与能源效率、设备寿命和安全性密切相关。

2、当前单模组随动控制的研究主要集中在传统pid控制、模糊控制和简单的前馈补偿等方法上。pid控制因其简单、可靠的特性仍被广泛应用,研究者通过参数自整定和多环路pid等方式来提高其性能。模糊控制通过引入专家经验,在一定程度上改善了系统对非线性和时变特性的适应能力。一些研究者尝试将简单的前馈补偿与反馈控制相结合,以提高系统的快速响应能力。在振动抑制方面,主要采用notch滤波器等被动方法来抑制特定频率的振动。对于系统建模,大多数方法仍然依赖于简化的线性模型或查表法,难以准确描述复杂的非线性动态特性。在状态估计方面,常规的kalman滤波器被用于处理有限的测量噪声,但对于强非线性系统和非高斯噪声的处理能力有限。

3、尽管这些方法在实践中取得了一定成效,但面对日益严格的工业需求,仍然存在诸多技术问题。比如,传统控制方法难以有效处理系统的强耦合非线性特性,特别是在高速运动时,由于惯性、摩擦等非线性因素的影响,控制精度显著下降。另外,现有的振动抑制方法主要针对特定频率,对宽频带和时变振动的抑制效果有限,难以适应复杂多变的工作条件。再者,简单的系统模型无法准确描述材料流动、温度变化等因素对系统动态的影响,导致模型预测精度不足。此外,传统的状态估计方法在面对突发干扰和传感器故障时,容易产生估计偏差,影响控制性能。另一个关键问题是,现有方法难以在满足多个控制目标(如快速响应、精确定位、能耗最小化)的同时,有效处理多种运行约束(如速度限制、安全边界)。最后,大多数控制策略缺乏自适应能力,难以应对系统参数的长期漂移和工作环境的变化,需要频繁的人工调试和维护。

4、上述问题的存在严重制约了单模组随动控制在高端制造领域的应用和发展。


技术实现思路

1、专利技术目的,提供一种单模组随动控制方法和系统,以解决现有技术存在的上述问题。

2、技术方案,单模组随动控制方法,包括如下步骤:

3、步骤s1、获取高速工业相机捕获的原始图像序列、振动传感器采集的原始振动信号和编码器记录的料斗位置数据,并分别进行预处理,得到同步的多模态数据集;从多模态数据集中提取特征集,根据特征集和预定义的基础参数集,应用自适应参数调整算法初始化可调参数,得到初始化的可调参数集;

4、步骤s2、基于特征集和可调参数集,识别系统动态特性,得到非线性系统模型参数,根据非线性系统模型参数构建并优化非线性系统模型,基于非线性系统模型重构系统状态空间,得到重构的状态向量,结合系统模型预测和多源测量数据,估计系统状态,得到估计的系统状态和协方差矩阵;

5、步骤s3、基于估计系统状态、优化后的非线性系统模型和预定义的控制目标,构建模型预测控制优化问题;应用动态时域调整算法优化预测和控制时域,使用概率约束生成算法生成鲁棒控制约束集;综合考虑控制性能、鲁棒性和约束满足度,构建多目标优化问题,得到完整的优化问题模型;

6、步骤s4、根据完整优化问题模型和系统当前可用的计算资源信息,采用自适应求解器选择算法并使用并行计算框架求解优化问题,得到最优控制序列,并下发至每一模组;进行蒙特卡洛仿真,评估控制策略的鲁棒性;执行控制动作,控制料斗运动,监测系统响应,得到实际系统响应、执行效率和实际执行的料斗控制参数。

7、根据本申请的另一个方面,还提供一种单模组随动控制系统,包括:

8、至少一个处理器;以及,

9、与至少一个所述处理器通信连接的存储器;其中,

10、所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令用于被所述处理器执行以实现上述任一项技术方案所述的单模组随动控制方法。

11、有益效果,能够在复杂的工业环境中实现高精度、高可靠性和高效率的运行。不仅提高了生产效率和产品质量,还降低了运营成本和安全风险。该系统的成功应用将显著提升数粒机等精密设备的性能,推动相关行业的技术进步和产业升级。通过单模组随动控制,可以让数粒机的数粒更加准确,同时数粒过程中料斗与物料传送带同步移动,提高了整个生产线的效率。

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【技术保护点】

1.单模组随动控制方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:

3.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:

4.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤S3具体为:

5.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤S4具体为:

6.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,步骤S12具体为:

7.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,步骤S15具体为:

8.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,步骤S23具体为:

9.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,步骤S24具体为:

10.一种单模组随动控制系统,其特征在于,包括:

【技术特征摘要】

1.单模组随动控制方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤s1具体为:

3.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤s2具体为:

4.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤s3具体为:

5.如权利要求1所述的单模组随动控制方法,其特征在于,所述步骤s4具体为:<...

【专利技术属性】
技术研发人员:张成君朱晓斌戴明张维明朱建城吴斌
申请(专利权)人:南京比逊弥特智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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