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申请/专利权人：西安理工大学

摘要：本发明公开了一种基于头脑风暴机制的滚弯机辊轮状态自适应调控方法，属于滚弯加工技术领域，包括以下步骤：S1、对滚弯机结构和工作原理进行分析，明确滚弯机的各组件之间的作用和协调关系；S2、确定基于PID闭环下的滚弯机辊轮状态模型，以及头脑风暴机制的相关参数；S3、针对滚弯机辊轮状态，产生N组PID初始参数；S4、对滚弯机辊轮的PID参数进行评估并结合头脑风暴机制进行更新；S5、判断终止进化条件，输出最优滚弯机辊轮状态自适应调控方案。本发明采用上述的一种基于头脑风暴机制的滚弯机辊轮状态自适应调控方法，解决了现有滚弯技术中辊轮状态难以调控的问题，以此提高滚弯机加工型材的精度。

主权项：1.一种基于头脑风暴机制的滚弯机辊轮状态自适应调控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对滚弯机结构和工作原理进行分析，三辊滚弯机的机械结构主要由上辊、左右下辊、伺服油缸、下中心辊、左右边辊以及机架组件构成；当油缸开始工作时，伺服电机驱动液压泵进行吸油和排油，从而使得滚弯机的左右下辊由伺服油缸沿着中间销轴做弧线运动；由此，明确滚弯机的各组件之间的作用和协调关系：滚弯机加工型材最终的弧线精度由左右下辊位置精度决定；滚弯机左右下辊采用伺服油缸驱动，位置反馈采用磁制位移传感器，控制采用高频响应伺服阀，在此基础上结合头脑风暴机制来调控滚弯机辊轮的加工状态；S2、确定基于PID闭环下的滚弯机辊轮状态模型，以及头脑风暴机制的相关参数，具体步骤如下：S201、确定滚弯机滚轮状态的闭环PID控制模型：选定滚辊的位移变量ydt为PID控制器的控制量，通过控制反馈值yt与位移变量ydt的差值et，使得控制变量无限接近设定的目标变量，具体表达式如下：et＝ydt-yt； 其中，ut代表PID控制器的输出值；t表示时刻；kp表示PID控制器的比例系数；ki表示PID控制器的积分系数；kd表示PID控制器的微分系数；S202、确定头脑风暴算法的相关参数，其包括产生种群的规模M、最大迭代次数Tmax、不同的选择概率参数P1、P2、P3、P4、迭代次数的初值T＝0；S3、针对滚弯机辊轮状态，产生N组PID初始参数；其中N组初始的PID参数集合X＝[X1,X2,...,Xi,...,XN]，这N组PID参数的确定是随机的，其中的Xi＝[XiP,XiI,XiD]，XiP表示PID控制中第i个个体的比例系数；XiI表示PID控制中第i个个体的积分系数；XiD表示PID控制中第i个个体的微分系数；S4、对滚弯机辊轮的PID参数进行评估并结合头脑风暴机制进行更新；步骤S4的具体步骤如下：S401、在考虑响应速度和稳态误差的前提下，对控制辊轮状态的PID参数进行评估，采用抑制超调量的分段形式的目标函数： 其中，J表示目标函数值；ut表示输入量；tu表示上升时间；et表示反馈值yt与位移变量ydt的差值；S402、结合头脑风暴机制对PID参数进行更新；头脑风暴优化算法通过组内和组间的讨论来更新种群，将个体分聚为不同类别，并随机选择每类中的个体；根据预设的概率，确定个体是通过组内讨论还是组间讨论进行更新，每个新个体根据选择概率的不同采用不同的生成机制；对PID参数集中的各组参数，进行以下的操作：步骤S402中的具体更新步骤如下：S4021、针对PID参数个体进行聚类操作；聚类操作的步骤为：从PID的种群中选出m个个体作为聚类中心，再根据欧氏距离计算法对种群中其它的个体进行状态评价，根据评价结果，将相似度较高的个体归为一类；经过多次聚类后，将种群个体分为独立的m个类；S4022、进行选择操作；选择操作是PID参数优化过程中的关键步骤：一种机制是在同一类内部直接生成新的PID参数个体；在同一类内部更新个体时，通过扰动现有个体或者将其与该类中的另一个个体进行组合来生成新的个体；另一种机制是在不同类之间生成新的PID参数个体；而在不同类之间更新个体时，随机选择两个类中的个体，并将它们融合生成新的个体；S4023、实施交叉、变异操作；单点交叉用于交换两个PID参数编码个体的一部分；在种群中，每个个体的编码长度为3，每个个体都由kp、ki、kd组成；单点交叉操作会在两个个体的基因序列上随机选择一个交叉点，然后将这两个个体在选定的交叉点处进行交换；为了获得新的个体，当选择了需要更新的个体后，产生新的PID参数方程为：xnew＝xold+ξ*randomt；其中，xnew表示更新前的个体；xold表示更新后的个体；randomt表示随机函数，采用柯西、高斯和Levyflights等函数，ξ是权重系数；ξ＝logsigTmax2-TK*rand；其中，logsig表示对数sigmoid的传递函数；Tmax表示最大迭代次数；T表示当前迭代次数；K表示改变logsig函数的斜率；rand表示0到1的随机值；在算法中组间讨论产生新个体时，通过两个旧个体以一定的权重进行重新组合，并在此基础上再次进行随机值个体扰动产生新个体，xold＝w1*xold1+w2*xold2；其中，xold表示旧个体xold1和旧个体xold2的权重和；w1和w2是个体权重系数；S4024、获得新的个体；S5、判断终止进化条件，输出最优滚弯机辊轮状态自适应调控方案，具体为：设置最大迭代数目Tmax，记录当前迭代次数Tc，每次迭代结束后，检查迭代的数目是否已达最大迭代数目Tmax，当该条件被满足时，给出最优的PID参数；如果没有，则重复步骤S4-S5。

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