工程運輸車行駛綜合性能控制系統及方法技術方案

本發明專利技術公開了一種工程運輸車行駛綜合性能控制系統及方法，包括PID控制模塊、模糊控制模塊、神經網絡模塊；模糊控制模塊對PID控制模塊的三個參數KP、KI、KD進行調節，神經網絡模塊通過在線學習功能來調整模糊控制規則，PID控制模塊對工程運輸車輛行駛綜合性能進行控制。結合各種控制技術的優點，把BP神經網絡控制、模糊控制以及PID控制三種控制方法相結合，將該控制器應用于工程運輸車輛座椅懸架系統，能明顯提高工程運輸車輛行駛綜合性能。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種工程運輸車行駛綜合性能控制技術，尤其涉及一種。
技術介紹
在絕大多數建筑工程機械化的施工過程中，工程機械是必不可少的裝備，一些工程領域諸如公共建筑、市政道路、橋梁等都會應用到工程運輸車輛。惡劣的作業條件、復雜的地形以及毫無規律可言的作業阻力等，使得工程車輛在行駛或作業過程中必然會伴隨著強烈的顛簸和沖擊。作業過程中產生的振動直接影響著是否可以高效可靠地完成一定的作業任務，也直接影響著司機的疲勞狀態、反應及協調能力，同時也關乎司機的身心健康。為了保證工程運輸車輛完成作業任務，并且減少對司機的身心健康的損害，降低車輛的振動顯得尤為重要。運輸車輛的操縱安全性和乘坐舒適性關系到車輛行駛及作業的可靠性，關系到這一產品在新時期的競爭力。現有技術中的工程運輸車行駛綜合性能控制方法主要有PID控制和模糊控制兩種:傳統PID控制是基于被控對象的數學模型以及對控制系統要求的性能指標來設計控制器的，而且可以對控 制規律加以數學描述；而模糊控制是根據專家經驗和知識總結出的一些模糊控制規則，構成了描述非線性、復雜系統的模糊關系，是通過被控對象輸出偏差和偏差的變化與模糊關系的推理來合成從而得到控制量的，然后對系統性能進行控制的一種智能控制方法。上述兩種控制方法均屬于能用顯式表達的控制方法，控制的效果也不盡滿意。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種控制效果好的。本專利技術的目的是通過以下技術方案實現的:本專利技術的工程運輸車行駛綜合性能控制系統，包括PID控制模塊、模糊控制模塊、神經網絡模塊；所述模糊控制模塊通過以下模糊控制規則對PID控制模塊的三個參數HpKd進行調節:I / 二 —d E 其中:d為模糊控制的修正因子，E是偏差的變化量經過模糊化的模糊量，C是偏差的變化率經過模糊化的模糊量，U代表KP、K1或Kd ;所述神經網絡模塊通過在線學習功能來調整所述模糊控制規則中的3值，得到滿足條件的模糊控制規則；所述PID控制模塊對工程運輸車輛行駛綜合性能進行控制。本專利技術的上述的工程運輸車行駛綜合性能控制系統實現BP神經網絡模糊PID控制的方法，包括步驟:第一步，選擇合適的BP神經網絡結構，也就是要確定神經網路的層數、各層的節點數；第二步，需要選擇合適的學習速率和慣性系數，然后再給出各層的加權系數初始值；第三步，通過采樣獲得系統的輸入量r(k)和輸出量y(k)，然后計算出誤差e(k)=y (k) -r (k)；第四步，調整模糊規則的修正因子；第五步，利用模糊控制在線調整PID控制器的三個參數；第六步，根據PID模塊中的控制算法得出u (k)，然后將其輸入到被控對象即工程車輛座椅懸架系統；第七步，根據神經網絡模塊中輸出層和隱含層的修正加權系數的公式得出修正系數；第八步，最后令k = k+Ι返回到第三步進行循環計算。由上述本專利技術提供的技術方案可以看出，本專利技術實施例提供的，結合各種控制技術的優點，把BP神經網絡控制、模糊控制以及PID控制三種控制方法相結合設計出的一種基于BP神經網絡的自適應模糊PID控制器，將該控制器應用于工程運輸車輛座椅懸架系統，提高工程運輸車輛行駛綜合性能。附圖說明圖1為本專利技術實施例提供的工程運輸車行駛綜合性能控制系統的結構示意圖；圖2al、圖2a2分別為被動懸架中乘員垂直加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖2bl、圖2b2分別為PID控制懸架中乘員垂直加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖2cl、圖2c2分別為模糊PID控制懸架中乘員垂直加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖2dl、圖2d2分別為本專利技術實施例中神經網絡模糊PID控制懸架中乘員垂直加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖3al、圖3a2分別為被動懸架中車身俯仰角加速度隨時間和頻率變化的曲線 圖3b 1、圖3b2分別為PID控制懸架中車身俯仰角加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖3cl、圖3c2分別為模糊PID控制懸架中車身俯仰角加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖3dl、圖3d2分別為本專利技術實施例中神經網絡模糊PID控制懸架中車身俯仰角加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖4al、圖4a2分別為被動懸架中前懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖4bl、圖4b2分別為PID控制懸架中前懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖4c 1、圖4c2分別為模糊PID控制懸架中前懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖4dl、圖4d2分別為本專利技術實施例中神經網絡模糊PID控制懸架中前懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖5al、圖5a2分別為被動懸架中后懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖5bl、圖5b2分別為PID控制懸架中后懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖5cl、圖5c2分別為模糊PID控制懸架中后懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖； 圖5dl、圖5d2分別為本專利技術實施例中神經網絡模糊PID控制懸架中后懸架動撓度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖6al、圖6a2分別為被動懸架中前懸架動載荷隨時間和頻率變化的曲線圖；圖6bl、圖6b2分別為PID控制懸架中前懸架動載荷隨時間和頻率變化的曲線圖；圖6cl、圖6c2分別為模糊PID控制懸架中乘員垂直加速度隨時間和頻率變化的曲線圖；圖6dl、圖6d2分別為本專利技術實施例中神經網絡模糊PID控制懸架中前懸架動載荷隨時間和頻率變化的曲線圖；圖7al、圖7a2分別為被動懸架中后懸架動載荷隨時間和頻率變化的曲線圖；圖7bl、圖7b2分別為PID控制懸架中后懸架動載荷隨時間和頻率變化的曲線 圖7cl、圖7c2分別為模糊PID控制懸架中后懸架動載荷隨時間和頻率變化的曲線圖；圖7dl、圖7d2分別為本專利技術實施例中神經網絡模糊PID控制懸架中后懸架動載荷隨時間和頻率變化的曲線圖。具體實施例方式下面將對本專利技術實施例作進一步地詳細描述。本專利技術的工程運輸車行駛綜合性能控制系統，其較佳的具體實施方式是:包括PID控制模塊、模糊控制模塊、神經網絡模塊；所述模糊控制模塊通過以下模糊控制規則對PID控制模塊的三個參數HpKd進行調節:U 二 -P ￠-= 其中:3為模糊控制的修正因子，E是偏差的變化量經過模糊化的模糊量，C是偏差的變化率經過模糊化的模糊量，U代表KP、K1或Kd ;所述神經網絡模塊通過在線學習功能來調整所述模糊控制規則中的0值，得到滿足條件的模糊控制規則；所述PID控制模塊對工程運輸車輛行駛綜合性能進行控制。本專利技術結合各種控制技術的優點，對于工程運輸車輛懸架系統的振動控制這方面，提出一種新型的智能控制方法一基于BP神經網絡的自適應模糊PID控制，它是把BP神經網絡控制、模糊控制以及PID控制三種控制方法相結合設計出的一種基于BP神經網絡的自適應模糊PID控制器，將該控制器應用于工程運輸車輛座椅懸架系統，提高工程運輸車輛行駛綜合性能。本專利技術中提到的神經網絡不能用表達式很明顯地表達出來，它的優點是能夠很好的逼近非線性函數，這也正是它用于控制系統的原因所在。具體實施例:1.1神經網絡模糊控制器的設計本專利技術把BP神經網絡、模糊控制、PID控制三者結合起來提出了一種新型的智能控制器一基于BP神經網絡的模糊自適應PID控制器，應用到工程運輸車輛懸架系統的振動控制中，以改善車輛的行駛綜合性能。1.1.1工程運輸車輛行駛綜合性能控制結構工程運輸車輛懸架的基于BP本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種工程運輸車行駛綜合性能控制系統，其特征在于，包括PID控制模塊、模糊控制模塊、神經網絡模塊；?所述模糊控制模塊通過以下模糊控制規則對PID控制模塊的三個參數KP、KI、KD進行調節：?其中：為模糊控制的修正因子，E是偏差的變化量經過模糊化的模糊量，C是偏差的變化率經過模糊化的模糊量，U代表KP、KI或KD；?所述神經網絡模塊通過在線學習功能來調整所述模糊控制規則中的值，得到滿足條件的模糊控制規則；?所述PID控制模塊對工程運輸車輛行駛綜合性能進行控制。?FDA00002890200900011.jpg,FDA00002890200900012.jpg,FDA00002890200900019.jpg

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：孫建民，周慶輝，朱愛華，劉永峰，梁煥英，
申請(專利權)人：北京建筑工程學院，
類型：發明
國別省市：