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申请/专利权人：南京农业大学

摘要：本发明提供了一种基于改进SSA算法优化的PID转运平台单自由度调平控制系统及方法，属于智能农机装备领域，调平控制系统由中央处理器基于PID控制实时进行调平操作，用贝塔函数初始化麻雀种群，保证初始种群在最终目标空间分布更均匀，之后引入动态自适应权重，以优化SSA算法的全局搜索，防止SSA运行过程中陷入局部最优，将固定平台与地面预设角度之间的偏差作为输入，基于改进后的SSA算法得出的结果，下发控制指令，通过调节固定平台四周布置的液压缸使固定平台角度发生变化，实现自动调平控制，保证农机具的运输稳定性和安全性。

主权项：1.一种利用基于改进SSA算法优化的PID转运平台单自由度调平控制系统的转运平台单自由度调平控制方法，PID转运平台单自由度调平控制系统由中央处理器基于PID控制调平，其特征在于，包括固定平台、调平装置、传感模块；固定平台包括固定平台主体1，固定平台主体1的前端固定安装有前挡板2，后端安装有角度可调的尾板5，固定平台主体1中轴线两侧的滑槽17中滑动均安装有一个常限位块16和一个隐藏式限位块15，且隐藏式限位块15靠近尾板5；调平装置包括对称分布于固定平台主体1两侧靠近四角处的液压缸8，液压缸8底座固定在底盘平台13上，每个液压缸8的液压缸活塞杆9顶部均铰接有提升杆10，提升杆10另一端铰接在固定平台主体1底部；传感模块包括安装在固定平台主体1上表面的倾角传感器、安装在液压缸活塞杆9上的液压缸位移传感器、安装在常限位块16以及隐藏式限位块15上的前后式接近压力传感器；传感模块通过AD转换器与中央处理器进行通信；靠近所述尾板5处的滑槽17端开设有尺寸与隐藏式限位块15匹配的矩形槽，隐藏式限位块15底部一端与限位块顶升装置25前端铰接，底部另一端通过双连杆结构26与限位块顶升装置25铰接，限位块顶升装置25下部安装有液压杆27，液压杆27的伸缩端与双连杆结构26中间的轴连接，液压杆27伸缩带动隐藏式限位块15伸出矩形槽或收起至矩形槽内；所述限位块顶升装置25底部安装有隐藏式限位块支架14，隐藏式限位块支架14一端安装有滚轮，另一端与传动齿条A19连接，传动齿条A19底部也安装有滚轮，该滚轮位于轨道24上；传动齿条A19与直齿轮A28啮合传动，直齿轮A28固定安装在直流电机A18动力输出端；所述常限位块16底部固定在限位块连杆23上，限位块连杆23一端与传动齿条B11连接，另一端与滑轮支架连接，传动齿条B11底部、滑轮支架底部均安装有滚轮，该滚轮位于轨道24上；传动齿条B11与直齿轮B12啮合传动，直齿轮B12固定安装在直流电机B29动力输出端；所述前挡板2上安装有电动卷扬机3，电动卷扬机3连接有钩锁4；尾板5背面与尾板液压缸6伸缩端铰接，尾板液压缸6的底座固定在尾板支架7上，尾板支架7固定在固定平台主体1后端，尾板液压缸6通过活塞杆的伸长或缩短来拉起或放下尾板5；所述常限位块16和隐藏式限位块15均是一侧呈内弧型的等腰三角形结构；转运平台单自由度调平控制方法包括如下过程：步骤1：在中央处理器综合控制下，首先直流电机A18、液压杆27工作，带动隐藏式限位块15移动并收起至矩形槽里，尾板液压缸6回缩，带动尾板5下放，驾驶人员将农机具20开上固定平台，将钩锁4与农机具20连接，农机具20进入固定平台主体1；接着，液压杆27带动隐藏式限位块15抬高从矩形槽内伸出，由直流电机A18、直流电机B29控制隐藏式限位块15、常限位块16沿着滑槽17滑动，靠近农机具20，中央处理器基于前后式接近压力传感器监测数据判断是否夹紧农机具20，夹紧后直流电机A18、直流电机B29停止工作；尾板液压缸6伸出，尾板5收起；步骤2：将固定平台与外部动力装置22连接，由其带动固定平台整体在双轨轨道21上移动，转运农机具20；步骤3：转运农机具20过程中，中央处理器基于PID控制实时进行调平操作，中央处理器实时接收倾角传感器、液压缸位移传感器传递的数据，获取固定平台主体1的倾角数据和液压缸8位移数据；步骤4：中央处理器按照调平控制要求，设定响应阈值，构造SSA函数；步骤5：中央处理器基于PID控制，将固定平台主体1与地面预设角度之间的偏差作为输入，基于改进后的SSA算法得出的结果，下发控制指令，通过调节四个液压缸8使固定平台主体1角度发生变化，实现对固定平台主体1进行调平控制，调平完成后倾角传感器再次把检测到的角度信号反馈到中央处理器，如此往复直到满足水平度要求；所述步骤5中，改进SSA算法指的是用贝塔函数初始化麻雀种群，引入动态自适应权重ω，优化SSA算法全局搜索，具体优化方法如下：步骤5.1：初始化贝塔函数：利用初始化贝塔函数在解空间内生成麻雀种群的初始化位置，贝塔分布采用贝塔函数，计算公式为： 式中，P、M为两个正实数参数；x为解空间中的麻雀个体；在解空间范围内通过贝塔函数生成一个可行解X，表示为：X＝[x1,x2,x3,…xd]式中，x1、x2、x3、xd分别表示为不同的麻雀个体，即不同优化问题的变量；反向求解获得解空间中初始化的一个可行解X′：X′＝[x1′,x′2,x3′,…x′d]式中，x1′、x′2、x3′、x′d分别表示可行解中不同的麻雀个体；步骤5.2：在SSA模型中加入动态自适应权重ω，优化SSA算法的全局搜索能力： 式中，ω0为初始权重；ωe为最终权重；δ∈[0,1]，δ为随机数；e为自然常数；tmax为最大循环数；为第t+1次循环更新的位置；为第t次循环更新时的位置；i、j分别表示第i行、第j列；α∈[0,1]，α是随机数；R2和ST分别为预警值和安全值；Q为服从正态分布的随机数；L为一个1×d的矩阵，其中每个元素均为1，d为优化问题的变量维数；所述步骤4的具体过程为：步骤4.1：设定由n只麻雀组成的麻雀种群x为： 式中，d为优化问题的变量维数；均表示麻雀个体；步骤4.2：初始化麻雀种群位置和适应度： 式中，f为适应度值；Fx为不同麻雀个体适应度组成的矩阵；为个体一的适应度；为个体二的适应度；为个体n的适应度；步骤4.3：得出当前最优个体位置和最佳适应度；步骤4.4：更新发现者位置： 式中，t为循环次数；i、j分别表示第i行、第j列；Q为服从正态分布的随机数；L为一个1×d的矩阵，每个元素均为1；为第t+1次循环更新的位置；为第t次循环更新时的位置；α∈[0,1]，α是随机数；tmax为最大循环数；R2和ST分别为预警值和安全值；步骤4.5：更新捕食者位置： 式中，为第t次循环时全局最差位置；为第t+1次循环时的最优位置；A为一个1×d的矩阵，随机幅值为1或-1，A+＝ATAAT-1；步骤4.6：更新侦察者位置： 式中，为第t次迭代最佳位置；β为步长；fi为此时的适应度值；fg为最佳适应度；fw为最差适应度；λ∈[0,1]，λ为随机数；σ为常量；步骤4.7：计算适应度，更新麻雀位置；步骤4.8：判断循环条件，若满足条件，则输出目标参数，反之则重复执行步骤4.2至步骤4.7的操作。

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