【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于pid控制优化领域，尤其涉及一种用于步行康复仪的电流pid控制器优化方法。
技术介绍
1、步行康复仪主要通过电刺激技术来促进患者的运动功能恢复，原理是利用电极贴在患者的肌肉或神经上，通过发出特定频率和强度的电脉冲，模拟神经信号，从而引发肌肉的收缩；这种电刺激能够有效地激活肌肉，改善肌肉力量与耐力，促进血液循环，减少肌肉萎缩；在步行康复中，仪器通常配备有传感器，实时监测患者的运动状态，并根据反馈调整电刺激的参数；通过这种方式，患者在步行训练中可以获得适度的电刺激，从而提高运动效果；电刺激还能够降低疼痛感，增加运动的积极性，使患者在康复过程中更为主动；对电流的控制是步行康复仪最为重要的环节，通过电流pid控制器来控制电流，可以确保电流的的稳定性和精确性。
2、pid控制器是反馈控制系统中使用最广泛的控制器之一，它通过比例、积分和微分三个核心参数来调节系统输出，确保达到预定目标值。凭借其结构简单、性能稳定，pid控制器被广泛应用于工业自动化和控制系统中。然而，准确找到适合的kp、ki、kd参数组合往往需要丰富的实践经验和多次调试，尤其是在面对复杂或强非线性系统时，pid控制器的表现可能会受限。为了解决这一问题，采用智能优化算法对pid参数进行自动化调整，不仅能有效找到最优的参数值，还能显著提升控制器的性能和适用性。
3、进化交配算法(evolutionary mating algorithm，ema)是一种求解约束优化问题的进化算法，它通过随机交配概念和交叉指数来产生新的后代，同时还考虑了环境因素
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：通过改进进化交配算法，提高算法在寻优过程中前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力，增加搜索空间的覆盖，减少陷入局部最优的可能性从而提高算法的寻优精度和响应速度，通过改进进化交配算法对步行康复仪的电流pid控制器控制参数进行优化，提高电流控制的准确性和稳定性，减少参数整定过程中动态误差对控制效果产生的不良影响。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了一种用于步行康复仪的电流pid控制器优化方法，具体步骤如下。
3、s1、确定步行康复仪电流控制的优化目标，将步行康复仪电流控制转换成一个待优化的数学模型。
4、s2、构建步行康复仪的pid控制系统，pid控制系统包括目标电流输入模块、误差计算模块、电流pid控制器模块、改进进化交配算法模块、电流信号控制模块、电流发生器模块、电流传感器模块。
5、s3、改进进化交配算法，具体改进策略为：
6、s31、通过引入当前迭代子代个体的目标适应度值、当前适应度值以及最大适应度值，对等位基因参数p进行改进，得到新参数a，改进进化交配算法探索阶段的子代更新数学模型；
7、s32、通过引入随机个体以及权重w，使用一种加权随机搜索策略对进化交配算法开发阶段的子代更新数学模型进行改进。
8、s4、利用改进进化交配算法对步行康复仪pid控制系统中的电流pid控制器进行参数整定，通过算法的优化得到最佳的控制参数kp、ki、kd。
9、s5、将利用改进进化交配算法寻优得到的三个最佳控制参数，设置为步行康复仪pid控制系统中电流pid控制器的参数，优化电流控制效果。
10、优选地，s1所述确定步行康复仪电流控制的优化目标，包括：首先，步行康复仪的电流应尽量减少整个康复过程中的总能量消耗，以提高系统的能效；其次，步行康复仪的运行要求电流能够保持稳定，以提供连续、平滑的动力支持，进而保证设备运行的稳定性，提升用户的康复效果。
11、优选地，待优化的数学模型包括目标函数模型和控制模型，目标函数模型用来描述希望实现的性能指标，包括：能耗最小化，电流精度，舒适度和响应时间，目标函数模型为：
12、；
13、式中，min表示最小值函数，是优化目标函数，其中u是控制输入，是能耗函数，通常表示为输入功率的积分或平均功率，是第i时刻的期望电流，是实际电流，依赖于控制信号u，是系统的响应时间，通常与电流控制的平滑度相关，w1，w2，w3是加权系数，用于平衡各个目标之间的相对重要性，n为系统总时间。
14、优选地，控制模型描述系统的动态行为，使用电流pid控制器来实现对步行康复仪的电流控制，控制模型为：
15、；
16、式中，为第k秒控制输入，即输入电流值，为第k秒的电流误差，为第k-1秒的电流误差，即上一时刻的电流误差，kp，ki，kd分别为比例、积分、微分控制参数，i为积分系数。
17、优选地，s2所述步行康复仪的pid控制系统，首先将目标电流值输入到pid控制系统中，再将电流传感器模块检测到的实际电流值与目标电流值一并输入到误差计算模块，将计算的误差输入到电流pid控制器模块并通过改进进化交配算法模块进行优化得到参考电流值，电流信号控制模块接收参考电流值产生控制信号，进而控制电流发生器模块输出电流，实现步行康复仪电流的控制。
18、优选地，s31所述通过引入当前迭代子代个体的目标适应度值、当前适应度值以及最大适应度值，对等位基因参数p进行改进，得到新等位基因参数a，改进后的进化交配算法探索阶段子代更新数学模型为：
19、（1）；
20、（2）；
21、（3）；
22、（4）；
23、其中，为第t次迭代时产生的新子代，a和q分别是遗传自父亲和母亲的等位基因，q=1-a，为选择的雄性个体，为选择的雌性个体，为交配成功率，r为介于1到3的随机值，为控制调整幅度的参数，取值为2，为当前迭代生成新子代的当前适应度值，为当前迭代生成新子代的目标适应度值，为当前迭代生成新子代的最大适应度值，为第t+1次迭代时产生的新子代，为第t次迭代第j维度产生的新子代，为当前迭代的最优解，k为交叉概率，为交叉概率的预设值，d为算法问题维度，取值为3。
24、优选地，原始等位基因参数p决定子代对于双亲的继承，原始数值为介于1到3之间的随机数，会导致基础进化交配算法局部搜索能力不足，易陷入局部最优；通过引入当前迭代子代个体的目标适应度值、当前适应度值以及最大适应度值，对等位基因参数p进行改进，得到新等位基因参数a，并将新等位基因参数a利用在算法探索阶段的子代更新数学模型中，如式（1）-（3）所示，算法可以通过当前适应度与目标适应度的比较，能够在偏离目标时及时调整，促进向理想解的收敛；其次，根据个体的适应度灵活调整搜索步长，使得适应度较低的个体进行小步长的精细搜索，而适应度较高的个体进行大步长的全局探索，增加跳出局部最优解的可能性，从而平衡全局搜索和局部开发。
25、优选地，s32所述通过引入随机个体以及权重w，使用一种加权随机搜索策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于步行康复仪的电流PID控制器优化方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种用于步行康复仪的电流PID控制器优化方法，其特征在于，S2所述步行康复仪的PID控制系统，首先将目标电流值输入到PID控制系统中，再将电流传感器模块检测到的实际电流值与目标电流值一并输入到误差计算模块，将计算的误差输入到电流PID控制器模块并通过改进进化交配算法模块进行优化得到参考电流值，电流信号控制模块接收参考电流值产生控制信号，进而控制电流发生器模块输出电流，实现步行康复仪电流的控制。
3.根据权利要求2所述的一种用于步行康复仪的电流PID控制器优化方法，其特征在于，S31所述通过引入当前迭代子代个体的目标适应度值、当前适应度值以及最大适应度值，对等位基因参数p进行改进，得到新等位基因参数a，改进后的进化交配算法探索阶段子代更新数学模型为：
4.根据权利要求3所述的一种用于步行康复仪的电流PID控制器优化方法，其特征在于，S32所述通过引入随机个体以及权重w，使用一种加权随机搜索策略对进化交配算法开发阶段的子代更新数学模型进行改进，改进后
5.根据权利要求4所述的一种用于步行康复仪的电流PID控制器优化方法，其特征在于，S4所述利用改进进化交配算法对步行康复仪PID控制系统中的电流PID控制器进行参数整定，通过算法的优化得到最佳的控制参数Kp、Ki、Kd的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种用于步行康复仪的电流PID控制器优化方法，其特征在于，模拟改进进化交配算法各阶段的寻优过程，具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种用于步行康复仪的电流pid控制器优化方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种用于步行康复仪的电流pid控制器优化方法，其特征在于，s2所述步行康复仪的pid控制系统，首先将目标电流值输入到pid控制系统中，再将电流传感器模块检测到的实际电流值与目标电流值一并输入到误差计算模块，将计算的误差输入到电流pid控制器模块并通过改进进化交配算法模块进行优化得到参考电流值，电流信号控制模块接收参考电流值产生控制信号，进而控制电流发生器模块输出电流，实现步行康复仪电流的控制。
3.根据权利要求2所述的一种用于步行康复仪的电流pid控制器优化方法，其特征在于，s31所述通过引入当前迭代子代个体的目标适应度值、当前适应度值以及最大适应度值，对等位基因参数p进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：宫玲，王晓晨，祝燕，徐骞，褚迎琳，赵昕童，秦日鑫，李重，
申请(专利权)人：北华大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。