一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法与流程

1.本发明涉及塔式起重机(塔机)防摆控制技术领域，特别涉及一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法。


背景技术：

2.塔式起重机简称塔机，多应用于高层建筑施工现场中的材料运输，由于施工现场复杂因素影响，其负载常常会出现摆动现象，摆动时负载摆角直接测量困难、系统滑模控制器抖振明显、控制器参数调节复杂等问题，使得运输安全性受到威胁。因此，塔机智能化成为建筑机械领域的一个重要发展方向，而定位防摆控制是塔机智能化技术研究的关键问题之一。
3.目前，用于塔式起重机防摆控制的方法有pid、整形输入法、自适应控制、鲁棒控制等，其中自适应滑模控制由于具有较强的鲁棒性和适应性，得到了很多应用。但直接测量负载摆角困难、滑模控制存在系统抖振明显和控制器参数人为调整效果不明显等问题，为了提高防摆控制效果，需要对防摆控制器进行进一步改进。
4.梁慧慧等人基于滑模控制理论，设计一种比例微分滑模控制器和一种比例微分积分滑模控制器进行起重机控制实验，可以使小车由起始位置移动至目标位置，同时保证小车的速度、负载的摆角和摆角速度趋于0，但未考虑负载摆角难测量问题与控制器参数问题，进行数值仿真实验时也未考虑滑模控制抖振问题。


技术实现要素：

5.为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，采用线性扩张观测器和自适应滑模控制器的组合，具有摆角好观测、控制器物理实现简单、控制效果好等特点；参数整定方面使用了一种改进的果蝇算法，加强了果蝇间种群协作，避免陷入局部最优，提高控制器的控制效果。
6.为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
7.一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，包括以下步骤；
8.步骤1)：设计扩张状态观测器，用于观测负载摆角状态；
9.步骤2)：设计自适应滑模控制器，将观测到的所述摆角状态反馈到自适应滑模控制器，控制器将使小车精确定位，同时抑制负载摆角摆动；
10.步骤3)：通过改进果蝇优化算法对自适应滑模控制器参数进行优化，从而提高控制器的控制效果。
11.所述步骤1)中，设计扩张状态观测器，包括下述步骤：
12.塔机系统中变幅小车质量和负载质量分别用m和m表示，原点取塔式起重机的塔身与平衡臂、起重臂的交点中心处，小车在臂架上沿变幅运动方向x进行运动时的驱动力为f
x
；x和l分别代表小车变幅距离和绳索的长度，θ1表示在塔机在进行变幅运动时负载摆角；运用拉格朗日方程建立塔机动力学模型；
13.系统的拉格朗日算子：
[0014][0015]
建立x和θ1对应的拉格朗日方程：
[0016][0017]ffx
表示变幅小车运动时受到的摩擦阻力；令
[0018][0019]
其中：f1、f2分别表示变幅方向上的摩擦因子。
[0020]
进一步的，在绳长不变的变幅工况下，塔机单摆系统的动力学方程：
[0021][0022][0023]
塔机系统进行线性化处理后转换成状态空间形式得：
[0024][0025][0026]
其中：m和m分别表示变幅小车和负载吊重的质量，l表示绳索的长度，g为重力加速度，x表示小车变幅距离，θ1表示在塔机在进行变幅运动时负载吊重的摆动角度，f表示变幅控制力；
[0027]
令θ1＝α1,对(2)式进行扩张
[0028][0029][0030]
将式(3)写为矩阵形式
[0031][0032]
其中，
[0033]
根据式(4)设计线性扩张状态观测器(leso)
[0034][0035]
其中矩阵z为状态α的估计值,z＝[z1z2]
t
,为输出y的估计值，l为观测增益向量，ω0为leso带宽，定义e为α的观测误差,e＝[e1e2]
t
，e1＝α
1-z1,e2＝α
2-z2。
[0036]
进一步的，由式(4)和式(5)可得观测的误差方程：
[0037][0038]
令w1＝e1,w2＝-3ω0e1+e2,则(6)可表示为：
[0039][0040]
令a＝3ω0,即上式的特征方程为：aλ2+bλ＝0；
[0041]
由hurwitz条件可知，其特征根具有负实部的充要条件为：a》0,b》0根据巴尔巴辛公式得误差方程lyapunov函数v
[0042][0043]
由a＞0，b＞0可得：
[0044][0045]
对上式求导，并将式(7)带入可得：
[0046][0047]
则v正定，leso在e1＝0，e2＝0范围内渐进稳定。
[0048]
所述线性扩张状态观测器用于负载摆动状态观测估计，解决了部分工况中负载摆角难以直接测量的问题。
[0049]
所述步骤2)中，设计自适应滑模控制器，包括下述步骤：
[0050]
定义线性滑模面为：
[0051][0052]
其中，γ1，γ2和γ3为待整定系数，位置误差信号e
x
＝x-x
p
,x
p
为变幅小车目标位置；对线性滑模面s求导可得；
[0053][0054]
将式(1)和式(2)带入(9)可得
[0055][0056]
令求出等效驱动力f
[0057][0058]
在式(11)中加以滑模面s为基础的双曲正切函数ζtanh(s),则控制律更新为
[0059][0060]
采用的双曲正切函数ζtanh(s)属于连续函数，一定程度上减少常被采用的不连续
符号函数带来的系统抖振，使控制器得到修正。
[0061]
进一步的，为了进一步抑制滑模控制系统抖振，提高系统抗扰性，加入自适应控制设计，将摩擦阻力公式改写为向量形式：
[0062][0063][0064]
定义变幅小车位移输出的估计值：
[0065][0066]
其中：γ
x
∈r2×2为正定对角矩阵。
[0067]
进一步的，为了提高塔机系统的暂态性能，提出如下自适应控制律，
[0068][0069]
其中：
[0070][0071][0072]
其中,θ
1o
为负载摆角的目标值，是负载摆角的误差值，是小车位移输出y
x
的估计值，能够使相应的参数更新率递推实现，简化了控制器设计的步骤，结合式(12)与式(15)，塔机防摆控制器可设计为
[0073]
f＝f
xn
+f
xs
ꢀꢀꢀ
(17)
[0074]
所述自适应滑模控制器在负载小车精确定位的同时消除负载摆动，同时解决了滑模控制抖振现象。
[0075]
所述步骤3)中，改进果蝇优化算法调节自适应滑模控制器参数，包括下述步骤：
[0076]
对果蝇寻优策略实施动态调整，使2/3的果蝇沿原进化方向搜索，而其他果蝇则以弧形曲线沿进化方向边缘环绕搜索，以此丰富搜索路径多样性的同时加快其寻优速度；
[0077]
通过判断果蝇位置与搜索方向直线位置大小，考虑全局与局部间的协调因素来确定果蝇个体新的位置，表达式如下：
[0078][0079][0080]
λi是个体位置到搜索方向矢量的直线位置，rdom(*)是搜索区间内随机数，μ是全局-局部协调因子(常数值)，其值与搜索能力成正比，为两紧邻果蝇个体的方向矢量夹角。
[0081]
进一步的，根据种群中平均味道浓度，改变种群中1/3果蝇以弧形曲线进行边缘环绕的固定搜索半径，通过新的搜索半径方式进行搜索，明确果蝇个体间的分工，增大个体搜
索范围的差异性，扩大群体搜索范围的多样性。
[0082]
搜索半径计算公式如下：
[0083][0084]rmin
为最小搜索半径；ssmo是初始种群平均味道浓度值；r1是当前搜索半径；t和t为当前迭代次数和最大迭代次数；ssmli是当前味道浓度值；r
max
分别是最大搜索半径。
[0085]
本发明的有益效果：
[0086]
1.本发明能够提供了一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，其中，该自抗扰控制器由线性扩张观测器和自适应滑模控制器组成。
[0087]
2.本发明的自适应滑模控制器具有物理实现简单，鲁棒性、抗干扰性强的特点。
[0088]
3.本发明提出了一种改进的果蝇优化算法，通过对标准果蝇算法寻优策略及搜索半径进行优化，提高算法的寻优速度以及精度，尽可能的优化群智能算法中易于陷入局部最优解的典型缺陷，合理分散个体竞争而增强种群协作，划清分工，提高个体逃逸能力于局部开发能力，拓展新的进化路线。
[0089]
4.本发明在使用果蝇优化算法整定过程中，提高了参数整定的效率及精确度。
附图说明
[0090]
图1为塔机简化模型示意图。
[0091]
图2为塔式起重机防摆控制系统总体结构框图。
[0092]
图3分别为不同系统参数下状态扩张观测器跟踪观测仿真结果示意图。
[0093]
图4为3种情况下塔机系统防摆控制仿真示意图。
[0094]
图5为不同条件下的控制器控制的鲁棒效果示意图。
[0095]
图6为干扰条件下的控制器控制效果示意图。
具体实施方式
[0096]
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
[0097]
本发明可以用于基于改进果蝇优化算法的不同起重机自适应滑模控制器，如龙门起重机、桥式起重机、汽车起重机等。下面以塔式起重机为例；
[0098]
本发明针对部分工况中塔式起重机负载摆角直接测量困难、系统滑模控制器抖振明显、控制器参数调节复杂等问题，提出了一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法。系统总体结构框图如图1所示。首先设计扩张状态观测器用于观测负载摆角状态，将观测结果反馈到自适应滑模控制器，其次设计自适应滑模控制器能实现精准定位的同时减少负载摆动，在滑模面的构造中采用双曲正切函数代替常用的符号函数增加其连续性降低抖振。最后改进了果蝇优化算法的寻优策略及搜索半径对自适应滑模控制器参数进行优化。
[0099]
进一步地，针对部分工况中塔式起重机负载摆角直接测量困难，设计扩张状态观测器用于负载摆动状态观测估计，线性扩张状态观测器具有比较少的参数，线性结构较简易，更容易调节等特点，并将其参数与观测器带宽相联系，利用系统的输入、输出来估计扩张后的系统状态。
[0100]
进一步地，设计自适应滑模控制器，将跟踪观测结果反馈至自适应滑模控制器中，在滑模面的构造中采用双曲正切函数代替常用的符号函数增加其连续性降低抖振，能够对塔机小车的期望位置快速跟踪并进行负载摆动的有效抑制。
[0101]
进一步地，进行过果蝇化算法时，根据种群中平均味道浓度来改变种群中1/3的以弧形曲线进行边缘环绕搜索果蝇的固定搜索半径，使2/3的果蝇沿原进化方向搜索，由此构成新的搜索方式，使之采用新的搜索方式进行搜索，明确其分工，增大个体搜索范围的差异性，扩大群体搜索范围的多样性，克服了传统果蝇优化算法收敛速度慢，易于早熟和容易陷入局部最优的缺点。在参数整定过程中，将果蝇优化算法用于参数优化，提高了参数整定的效率及精准度。
[0102]
一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，包括以下步骤；
[0103]
步骤1)：设计扩张状态观测器，用于观测负载摆角状态；
[0104]
步骤2)：设计自适应滑模控制器，将观测到的所述摆角状态反馈到自适应滑模控制器，控制器将使小车精确定位，同时抑制负载摆角摆动；
[0105]
步骤3)：改进果蝇优化算法对自适应滑模控制器参数进行优化，从而提高控制器的控制效果。
[0106]
所述步骤1)中，设计扩张状态观测器，包括下述步骤：
[0107]
如图1所示，扩张状态观测器中的塔机系统中变幅小车质量和负载质量分别用m和m表示，原点取塔式起重机的塔身与平衡臂、起重臂的交点中心处，小车在臂架上沿变幅运动方向x进行运动时的驱动力为f
x
；x和l分别代表小车变幅距离和绳索的长度，θ1表示在塔机在进行变幅运动时负载摆角；运用拉格朗日方程建立塔机动力学模型；
[0108]
系统的拉格朗日算子：
[0109][0110]
建立x和θ1对应的拉格朗日方程：
[0111][0112]ffx
表示变幅小车运动时受到的摩擦阻力；令
[0113][0114]
其中：f1、f2分别表示变幅方向上的摩擦因子。
[0115]
在绳长不变的变幅工况下，塔机单摆系统的动力学方程：
[0116][0117]
[0118]
塔机系统进行线性化处理后转换成状态空间形式得：
[0119][0120][0121]
其中：m和m分别表示变幅小车和负载吊重的质量，l表示绳索的长度，g为重力加速度，x表示小车变幅距离，θ1表示在塔机在进行变幅运动时负载吊重的摆动角度，f表示变幅控制力；
[0122]
令θ1＝α1,对(2)式进行扩张
[0123][0124][0125]
将式(3)写为矩阵形式
[0126][0127]
其中，其中，
[0128]
根据式(4)设计线性扩张状态观测器(leso)
[0129][0130]
其中矩阵z为状态α的估计值,z＝[z1z2]
t
,为输出y的估计值，l为观测增益向量，ω0为leso带宽，定义e为α的观测误差,e＝[e1e2]
t
,e1＝α
1-z1,e2＝α
2-z2。
[0131]
由式(4)和式(5)可得观测的误差方程：
[0132][0133]
令w1＝e1,w2＝-3ω0e1+e2,则(6)可表示为：
[0134][0135]
令a＝3ω0,即上式的特征方程为：aλ2+bλ＝0；
[0136]
由hurwitz条件可知，其特征根具有负实部的充要条件为：a》0,b》0
[0137]
根据巴尔巴辛公式得误差方程lyapunov函数v
[0138]
[0139]
由a＞0，b＞0可得：
[0140][0141]
对上式求导，并将式(7)带入可得：
[0142][0143]
则v正定，leso在e1＝0，e2＝0范围内渐进稳定。
[0144]
所述线性扩张状态观测器用于负载摆动状态观测估计，解决了部分工况中负载摆角难以直接测量的问题。
[0145]
所述步骤2)中，设计自适应滑模控制器，包括下述步骤：
[0146]
定义线性滑模面为：
[0147][0148]
其中，γ1，γ2和γ3为待整定系数，位置误差信号e
x
＝x-x
p
,x
p
为变幅小车目标位置；对线性滑模面s求导可得；
[0149][0150]
将式(1)和式(2)带入(9)可得
[0151][0152]
令求出等效驱动力f
[0153][0154]
在式(11)中加以滑模面s为基础的双曲正切函数ζtanh(s),则控制律更新为
[0155][0156]
采用的双曲正切函数ζtanh(s)属于连续函数，一定程度上减少常被采用的不连续符号函数带来的系统抖振，使控制器得到修正。
[0157]
为了进一步抑制滑模控制系统抖振，提高系统抗扰性，加入自适应控制设计。将摩擦阻力公式改写为向量形式：
[0158][0159][0160]
定义变幅小车位移输出的估计值：
[0161][0162]
其中：γ
x
∈r2×2为正定对角矩阵。
[0163]
为了提高塔机系统的暂态性能，提出如下自适应控制律，
[0164][0165]
其中：
[0166][0167][0168]
其中,θ
1o
为负载摆角的目标值，是负载摆角的误差值，是小车位移输出y
x
的估计值，能够使相应的参数更新率递推实现，简化了控制器设计的步骤，结合式(12)与式(15)，塔机防摆控制器可设计为
[0169]
f＝f
xn
+f
xs
ꢀꢀꢀ
(17)
[0170]
所述自适应滑模控制器在负载小车精确定位的同时消除负载摆动，同时解决了滑模控制抖振现象。
[0171]
所述步骤3)中，改进果蝇优化算法调节自适应滑模控制器参数，包括下述步骤：
[0172]
传统foa的主要步骤如下：
[0173]
初始化果蝇种群相关的参数，个体i在利用嗅觉搜索食物时，位置为：
[0174][0175]
上式中，x
axis
和y
axis
为随机初始化果蝇群体位置，r
domvalue
为果蝇单个个体随机搜索距离。
[0176]
得到果蝇个体位置的味道浓度值s
smell
。
[0177]ssmell
＝fitness(si)
ꢀꢀꢀ
(19)
[0178]
其中，si为果蝇个体味道浓度判定值，fitness表示味道浓度判断函数。
[0179]
群体中其他果蝇利用视觉飞向当前味道浓度最优值s
bestsmell
对应的果蝇个体位置，在位置更新后将会形成新的果蝇种群中心。经过不断迭代寻优阶段，直至输出最优参数。
[0180]
对比发现对于标准foa的多种改进方法持续强调个体之间的竞争而忽略了种群协作的重要性，因此，本技术对果蝇寻优策略实施动态调整，使2/3的果蝇沿原进化方向搜索，而其他果蝇则以弧形曲线沿进化方向边缘环绕搜索，以此丰富搜索路径多样性的同时加快其寻优速度。
[0181]
通过判断果蝇位置与搜索方向直线位置大小，考虑全局与局部间的协调因素来确定果蝇个体新的位置，表达式如下：
[0182][0183][0184]
λi是个体位置到搜索方向矢量的直线位置，rdom(*)是搜索区间内随机数，μ是全局-局部协调因子(常数值)，其值与搜索能力成正比，为两紧邻果蝇个体的方向矢量夹角。
[0185]
此外，针对搜索半径随机性较大的问题，本技术根据种群中平均味道浓度，改变种
群中1/3果蝇以弧形曲线进行边缘环绕的固定搜索半径，通过新的搜索半径方式进行搜索，明确果蝇个体间的分工，增大个体搜索范围的差异性，扩大群体搜索范围的多样性。
[0186]
新的搜索半径计算公式如下：
[0187][0188]rmin
为最小搜索半径；ssmo是初始种群平均味道浓度值；r1是当前搜索半径；t和t为当前迭代次数和最大迭代次数；ssmli是当前味道浓度值；r
max
分别是最大搜索半径。通过对标准foa寻优策略及搜索半径进行优化，旨在提高算法的寻优速度以及精度，尽可能的优化foa算法中易于陷入局部最优解的典型缺陷，合理分散个体竞争而增强种群协作，划清分工，提高个体逃逸能力于局部开发能力，拓展新的进化路线。
[0189]
采用变异果蝇算法优化控制器参数减少了人为调参工作量大，人为调整效果不明显等问题，使参数精确度得到提高，控制效果更加明显。
[0190]
塔式起重机防摆控制系统总体结构框图如图2所示。
[0191]
下面通过具体实施例对本发明做进一步详细说明：
[0192]
实施例1：
[0193]
为验证扩张状态观测器的跟踪观测效果，用matlab/simulink进行仿真。第一组塔机防摆系统参数的选取如下：m＝8kg,m＝6kg,l＝3m。跟踪观测的仿真结果如图3左边的示意图，可以得到所设计状态观测器的可以较快的进行速度跟踪，跟踪误差在2s内快速收敛至0附近，2s之后跟踪误差小于0.7％。为了验证系统参数变化对于观测效果的影响，进行第二组仿真，系统参数选取如下：m＝6kg,m＝4kg,l＝5m，塔机系统的跟踪观测结果如图3右边的示意图，可以得到在变幅小车和负载质量改变，绳索长度也发生变化的条件下，由于速度的降低使得跟踪精度更高，误差收敛速度变快，虽然在收敛至0附近出现周期性震荡，但误差仍保持在1.3％以内，表明该扩张状态观测器在系统参数变化时依然能保持较好的跟踪速度。
[0194]
实施例2：
[0195]
为验证经过改进果蝇优化算法(imfoa)充分优化参数后的自适应滑模控制器控制效果，选取自适应滑模控制器在标准foa优化参数后、未经过优化参数、imfoa优化参数后，选取3种情况下的控制器，开展塔机系统防摆控制仿真，并对比不同情况下的控制效果。相关参数选取：m＝8kg，m＝6kg，l＝3m，g＝9.8m/s2，λ＝0.5，ε
x
＝-0.01，γ1＝0.54，γ2＝0.62，γ3＝-2.65，变幅小车的目标位置x
p
＝1m。塔机防摆控制器控制效果对比仿真结果如图4。可以看出，自适应滑模控制器在重构滑模面后，即使未经过参数优化也能在短时间内达到对负载摆角的抑制，但经过改进果蝇优化算法进行参数优化后的控制器更明显增大了对于负载摆角峰值的抑制效果，加快了负载残余摆角的收敛速度，同时小车到达目标位置精度得到提高且无明显超调，可见imfoa的寻优能力良好，对于控制器参数优化具有较好的适用性。
[0196]
实施例3
[0197]
为了验证经过imfoa充分优化参数后的自适应滑模控制器的鲁棒性，设计三组仿真实验，如图5，(a)组变化负载质量，(b)组变化绳索长度，(c)组变化负载初始角度。可以看出在负载质量增大、绳索长度变长和负载初始角度变大等情况下，负载摆动峰值虽然较高，但仍保持在1.5deg，且残余摆角在5s内已经收敛至0deg附近。当负载质量较小，绳索长度较短，初始摆角接近0deg时，负载摆角峰值控制在0.5deg以内。由此可以说明，经过imfoa充分优化后的参数的自适应滑模控制器具有十分优越的鲁棒性。
[0198]
实施例4
[0199]
为了验证经过imfoa充分优化参数后的自适应滑模控制器的抗干扰性，仿真在不改变任何参数的情况下，仅在摆动过程中和摆动停止后分别施加不同干扰信号。由仿真结果图6可以看出，在5s后摆动角度基本收敛至0deg附近时，在6s，11s和16s时施加正弦扰动，摆角幅值小范围波动后快速平稳。在摆角完全收敛至0deg以后，分别施加三次脉冲扰动，波动值小于2deg,且快速平稳。
[0200]
虽然本发明以上述实施例对本发明做出了详细的描述，但上述实施例并不用于限定本发明。在不脱离本发明技术方案所给出的技术特征和结构范围的情况下，对技术特征所作的增加、变形或以本领域同样内容的替换，均应属本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1)：设计扩张状态观测器，用于观测负载摆角状态；步骤2)：设计自适应滑模控制器，将观测到的所述摆角状态反馈到自适应滑模控制器，控制器将使小车精确定位，同时抑制负载摆角摆动；步骤3)：通过改进果蝇优化算法对自适应滑模控制器参数进行优化，从而提高控制器的控制效果。2.根据权利要求1所述的一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，其特征在于，所述步骤1)中，设计扩张状态观测器，包括下述步骤：塔机系统中变幅小车质量和负载质量分别用m和m表示，原点取塔式起重机的塔身与平衡臂、起重臂的交点中心处，小车在臂架上沿变幅运动方向x进行运动时的驱动力为f
x
；x和l分别代表小车变幅距离和绳索的长度，θ1表示在塔机在进行变幅运动时负载摆角；运用拉格朗日方程建立塔机动力学模型；系统的拉格朗日算子：建立x和θ1对应的拉格朗日方程：f
fx
表示变幅小车运动时受到的摩擦阻力；令f＝f
x-f
fx
，其中：f1、f2分别表示变幅方向上的摩擦因子。其中：f1、f2分别表示变幅方向上的摩擦因子。塔机系统进行线性化处理后转换成状态空间形式得：塔机系统进行线性化处理后转换成状态空间形式得：其中：m和m分别表示变幅小车和负载吊重的质量，l表示绳索的长度，g为重力加速度，x表示小车变幅距离，θ1表示在塔机在进行变幅运动时负载吊重的摆动角度，f表示变幅控制力；令θ1＝α1,对(2)式进行扩张,对(2)式进行扩张
将式(3)写为矩阵形式其中，根据式(4)设计线性扩张状态观测器(leso)其中矩阵z为状态α的估计值,z＝[z
1 z2]
t
,为输出y的估计值，l为观测增益向量，ω0为leso带宽，定义e为α的观测误差,e＝[e
1 e2]
t
，e1＝α
1-z1,e2＝α
2-z2；由式(4)和式(5)可得观测的误差方程：令w1＝e1,w2＝-3ω0e1+e2,则(6)可表示为：令a＝3ω0,即上式的特征方程为：aλ2+bλ＝0；由hurwitz条件可知，其特征根具有负实部的充要条件为：a>0,b>0根据巴尔巴辛公式得误差方程lyapunov函数v由a＞0，b＞0可得：对上式求导，并将式(7)带入可得：则v正定，leso在e1＝0，e2＝0范围内渐进稳定。3.根据权利要求1所述的一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，其特征在于，所述步骤2)中，设计自适应滑模控制器，包括下述步骤：定义线性滑模面为：其中，γ1，γ2和γ3为待整定系数，位置误差信号e
x
＝x-x
p
,x
p
为变幅小车目标位置；对线性滑模面s求导可得；
将式(1)和式(2)带入(9)可得令求出等效驱动力f在式(11)中加以滑模面s为基础的双曲正切函数ζtanh(s),则控制律更新为采用的双曲正切函数ζtanh(s)属于连续函数，一定程度上减少常被采用的不连续符号函数带来的系统抖振，使控制器得到修正。将摩擦阻力公式改写为向量形式：将摩擦阻力公式改写为向量形式：定义变幅小车位移输出的估计值：其中：γ
x
∈r2×2为正定对角矩阵。提出如下自适应控制律，其中：其中：其中,θ
1o
为负载摆角的目标值，是负载摆角的误差值，是小车位移输出y
x
的估计值，结合式(12)与式(15)，塔机防摆控制器为f＝f
xn
+f
xs
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)。4.根据权利要求1所述的一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，其特征在于，所述步骤3)中，改进果蝇优化算法调节自适应滑模控制器参数，包括下述步骤：对果蝇寻优策略实施动态调整，使2/3的果蝇沿原进化方向搜索，而其他果蝇则以弧形曲线沿进化方向边缘环绕搜索，以此丰富搜索路径多样性的同时加快其寻优速度；通过判断果蝇位置与搜索方向直线位置大小，考虑全局与局部间的协调因素来确定果蝇个体新的位置，表达式如下：
λ
i
是个体位置到搜索方向矢量的直线位置，rdom(*)是搜索区间内随机数，μ是全局-局部协调因子(常数值)，其值与搜索能力成正比，为两紧邻果蝇个体的方向矢量夹角。根据种群中平均味道浓度，改变种群中1/3果蝇以弧形曲线进行边缘环绕的固定搜索半径，通过新的搜索半径方式进行搜索，明确果蝇个体间的分工，增大个体搜索范围的差异性，扩大群体搜索范围的多样性；搜索半径计算公式如下：r
min
为最小搜索半径；ssmo是初始种群平均味道浓度值；r1是当前搜索半径；t和t为当前迭代次数和最大迭代次数；ssmli是当前味道浓度值；r
max
分别是最大搜索半径。

技术总结
本发明公开了一种基于改进果蝇优化算法的塔机自适应滑模控制方法，包括以下步骤；步骤1)：设计扩张状态观测器，用于观测负载摆角状态；步骤2)：设计自适应滑模控制器，将观测到的所述摆角状态反馈到自适应滑模控制器，控制器将使小车精确定位，同时抑制负载摆角摆动；步骤3)：通过改进果蝇优化算法对自适应滑模控制器参数进行优化，从而提高控制器的控制效果。本发明采用线性扩张观测器和自适应滑模控制器的组合，具有摆角好观测、控制器物理实现简单、控制效果好等特点；参数整定方面使用了一种改进的果蝇算法，加强了果蝇间种群协作，避免陷入局部最优，提高控制器的控制效果。提高控制器的控制效果。提高控制器的控制效果。


技术研发人员：张锦华 何育民 韩莹 周晶 赵力铭 胡启晨 吕少禹
受保护的技术使用者：陕西建设机械股份有限公司
技术研发日：2023.06.21
技术公布日：2023/9/7