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申请/专利权人：济南大学

摘要：本发明公开了一种针对海上电动冲浪板的自适应粒子群控制方法；其特征在于：在海上电动冲浪板速度外环和电流内环的双闭环控制方法中引入自适应粒子群算法，通过改自适应粒子群算法对速度外环PID模块的控制参数进行实时调整，其参数Kp、Ki、Kd由自适应粒子群算法迭代优化后输出得到；所述自适应粒子群算法引入“惯性因子的自适应变化”机制，在每次粒子群迭代后，通过两次速度误差值的对比，改变惯性因子的值，进而提升粒子群的全局寻优能力或局部寻优能力。

主权项：1.一种针对海上电动冲浪板的自适应粒子群控制方法，包括：海上电动冲浪板动力装置模块，速度采集模块，电流采集模块，速度误差计算模块，自适应粒子群算法模块，速度外环PID模块，电流内环PID模块，其特征在于：所述自适应粒子群控制方法，包括以下步骤：步骤一：搭建海上电动冲浪板的控制系统模型；步骤二：获取海上电动冲浪板装置模块当前的速度值与电流值；步骤三：计算当前速度误差值；步骤四：构建自适应粒子群算法模型，将速度误差值输入自适应粒子群算法模型中，通过算法不断迭代计算，优化速度外环PID模块参数，得到速度外环PID模块参数最优值，具体包括以下步骤：S1.在规定范围内，随机初始化N个粒子，并确定初始粒子的位置与速度，其中粒子的位置代表当前PID三个参数值，即Kp、Ki、Kd三个值，速度代表了每个粒子的演化方向；S2.以当前粒子的位置，作为PID的参数，按照公式1计算控制量It，即在当前参数下的所得到的输出电流内环的值，并获取在当前参数下的速度误差值； 公式1中，It为输出至电流内环的值，Kp、Ki、Kd分别为PID控制器的比例增益、积分增益、微分增益，et为期望速度值与实际速度值的误差；S3.根据粒子群在PID计算后的所得的速度误差值，获取每个粒子的个体最优值Pb，即在一个粒子每次迭代后，记录产生速度误差最小的粒子位置；获取粒子群中的群体最优值Pj，即在本次迭代后，记录粒子群中所有粒子产生速度误差最小的粒子位置；S4.根据两次速度误差值，即输入速度外环PID模块的误差值Fc本次粒子群迭代群体最优值所得的误差值Fv，按照公式2进行计算，具体步骤如下：当Fc大于Fv时，根据公式2衰减的指数函数exp-k的作用下，惯性因子w值变大，提升了粒子群的全局搜索能力；当Fc小于Fv时，根据公式2衰减的指数函数exp-k的作用下，惯性因子w值变小，提升了粒子群的局部寻优能力，进而实现粒子群的自适应调节； S5.根据粒子群公式，与自适应变化的惯性因子，按照公式3更新粒子的位置与速度；其中，i为粒子群中每个粒子的编号，为编号i粒子的第k代粒子的速度，w为4自适应变换的惯性因子，惯性因子的大小决定了粒子群本次迭代的寻优范围；c1,c2为加速度常数；r1,r2为0-1之间的随机数，会在每次迭代中随机变化；为第k代粒子的位置；Pb为每个粒子的个体最优值；Pj为粒子群中的群体最优值； S6.判断是否达到循环结束条件，达到后以最后一次迭代中群体最优值输出为速度外环PID模块的参数；步骤五：速度外环PID模块根据自适应粒子群算法模块输出值，更新PID控制参数，计算输出期望电流值，经电流内环PID模块计算后，输出电流值至海上电动冲浪板动力装置模块，进而实现海上电动冲浪板整体闭环控制。

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