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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学
摘要：本发明涉及一种数字孪生驱动的气囊隔振系统实时优化控制方法，本发明引入数字孪生驱动的数据建模方法，使用神经网络分别建立系统状态空间与设备姿态与隔振效果两种控制目标的数据映射关系，两个预测模型均可通过实时监测数据及时更新。采用遗传算法求解得到最优系统状态。并根据最优系统状态使用PID算法制定最佳控制策略，实现实时优化控制的目标。本发明提供的数据驱动的气囊隔振装置实时优化方法不需要建立针对控制对象的机理模型，建立的预测模型可通过监测数据实时更新，具有较强的环境适应性，并增加了安全约束，避免了物理实体中不必要的试错控制，安全性强；同时考虑姿态控制和隔振效果优化，充分发挥气囊隔振系统的优势。
主权项：1.一种数字孪生驱动的气囊隔振系统实时优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、监测当前气囊隔振系统的系统状态数据以及控制目标数据并存储到数据库；步骤2、构建气囊隔振系统的数字孪生模型，包括姿态预测模型和隔振效果预测模型，判断姿态预测模型和隔振效果预测模型的测试误差是否均小于等于训练目标阈值，是则跳转步骤3，否则跳转步骤1；步骤3、计算最佳系统状态：采用集群优化算法对姿态控制和隔振效果双目标进行系统状态寻优，在满足安全约束的条件下计算得到气囊隔振系统的最优状态值；步骤4、根据上一步计算得到的最优状态值及气囊隔振系统的当前状态确定气囊隔振系统的控制策略；步骤5、根据最佳控制策略执行控制动作：并检测当前状态是否达到最优系统状态，若达到最优状态，则跳转步骤1，否则跳转步骤4。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种数字孪生驱动的气囊隔振系统实时优化控制方法
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