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申请/专利权人：广东海洋大学

摘要：本发明公开了一种用于珍珠贝插核的插核器控制优化方法，涉及PID控制领域，包括：S1、获取珍珠贝内部图像数据，建立二维图像，并对所述二维图像划分位置坐标，将插核的目标位置坐标标记为（x1，y1）；S2、根据插核的目标位置与插核器的插针当前位置坐标，计算出所述目标位置与当前位置的姿态偏角；S3、将所述姿态偏角输入到插核器的机械臂控制系统，所述机械臂控制系统通过PID控制器调整机械臂的姿态值使得插针达到目标位置进行插核操作，其中所述PID为加强型位置式PID，本发明能够精确整定PID控制器的参数Kp、Ki、Kd，从而显著提升插核器的控制精度，机械臂可以精确到达插核目标位置，减小插核目标位置和插针实时位置的误差，提高插核的成功率。

主权项：1.一种用于珍珠贝插核的插核器控制优化方法，其特征在于，插核器包括机械臂和插针，通过机械臂控制插针实现珍珠贝插核，具体步骤为：S1、获取珍珠贝内部图像数据，建立二维图像，并对所述二维图像划分位置坐标，将插核的目标位置坐标标记为（x1，y1）；S2、根据插核的目标位置坐标与插核器的插针当前位置坐标，计算出所述目标位置与当前位置的姿态偏角et；S3、将所述姿态偏角输入到插核器的机械臂控制系统，所述机械臂控制系统通过PID控制器调整机械臂的姿态值使得插针达到目标位置进行插核操作，其中所述PID为加强型PID，具体为：利用改进的蚜虫优化算法整定PID控制器的Kp、Ki、Kd参数，得到当前时刻最佳的参数值、、，将所述最佳的参数值用于PID得到加强型PID；所述改进的蚜虫优化算法，包括：引入随机偏移量设计最优边界处理策略，改进蚜虫优化算法的边界处理寻优策略；引入非线性函数调整衰减率，设计非线性自适应的飞行能量因子E，改进蚜虫优化算法的寻优机制；其中，所述引入随机偏移量rj设计最优边界处理策略，具体为：设置搜索空间的上下边界分别为ub和lb，蚜虫种群的问题维度为d，第i个蚜虫个体的当前位置为，对每一维度j，其中，j=1,2,3,...,d；检查第i个蚜虫个体第j维的当前位置是否超出边界，具体为：若，则当前位置映射到第j维的下边界内的有效位置，同时引入一个随机偏移量，建立蚜虫个体新位置数学模型为;若，则当前位置映射到第j维的上边界内的有效位置，建立蚜虫个体新位置数学模型为；所述设计非线性自适应的飞行能量因子E包括：基于当前迭代次数iter动态改进飞行能量因子E的初始值，改进的飞行能量因子初始值的数学模型为： （1）；式（1）中，为飞行能量因子的初始值，取值为2，iter为当前迭代次数，Max_iter为最大迭代次数，α为控制飞行能量因子初始值衰减速度的参数；设计非线性函数来调整衰减率，包括：蚜虫种群位置的适应度方差和最优适应度的变化，具体模型为： （2）；式（2）中，和为非线性调节参数，为第iter次迭代蚜虫种群的适应度方差，表示蚜虫优化算法种群多样性，为第iter次迭代与第iter-1次迭代蚜虫种群最优适应度的差值，表示蚜虫优化算法寻优的收敛性；将改进的飞行能量因子初始值与衰减率两部分结合，得到改进的飞行能量因子E，数学模型为： （3）；式（3）中，Eiter为第iter次迭代的改进的飞行能量因子值；所述机械臂控制系统通过PID控制器调整机械臂的姿态值使得插针达到目标位置，具体方法为：将目标位置与当前位置的姿态偏角et输入到加强型PID中，加强型PID控制器根据姿态偏角et计算出当前时刻机械臂的控制输出量ut=ut-1+△ut，其中ut-1为第t-1时刻的控制输出量，通过ut调整机械臂的运动角度，从而调整插核器的插针位置，利用角度传感器实时反馈当前机械臂运动角度，实时监测插核器的插针变化，从而实时调整PID控制器的输出，最后使得插核器的插针能够准确到达目标位置，其中，△ut为机械臂的控制输出变量，数学模型为： （4）；式（4）中，et-1为第t-1时刻的姿态偏角，et-2为第t-2时刻的姿态偏角，Kp为比例参数、Ki为积分参数、Kd为微分参数；所述利用改进的蚜虫优化算法整定PID控制器的Kp、Ki、Kd参数，将改进的蚜虫优化算法数学模型与PID控制器的控制参数映射，通过更迭蚜虫种群的个体位置实现PID控制器的Kp、Ki、Kd参数的更新；所述PID控制器为插核器的机械臂的姿态控制算法，具体步骤为：step1、设定改进的蚜虫优化算法的搜索空间上边界ub和下边界lb，问题维度d和种群规模N；随机初始化所述改进的蚜虫优化算法的每个蚜虫个体的位置构建蚜虫粒子的位置矩阵，所述位置矩阵为N×d型；step2、按照公式（5）将PID控制器的Kp、Ki、Kd参数值与第i个蚜虫个体位置建立实数映射，数学模型为： （5）；式（5）中，为第i个蚜虫个体的当前位置，，，为第i个蚜虫个体位置对应的Kp、Ki、Kd值；step3、判断当前迭代次数iter是否等于最大迭代次数Max_iter，若是，则将当前最小适应度值对应的蚜虫个体位置解析为PID控制器最佳的参数值、、；否则，则执行步骤step4；step4、构建改进的蚜虫优化算法的种群蚜虫个体位置更新数学模型，利用所述位置更新数学模型更新种群中每个蚜虫个体位置；step5、将第i个蚜虫个体位置对应的Kpi、Kii、Kdi值输入到插核器的机械臂控制系统中，利用目标函数计算所述第i个蚜虫个体位置的适应度值；保留第iter次迭代的最小适应度值，所述与第iter-1次迭代的最小适应度值的适应度值比较，保留两者中较小的适应度值；step6、对于位置超出搜索边界的蚜虫个体位置，利用最优边界处理策略，将所述蚜虫个体映射到搜索空间内的位置；step7、当前迭代iter执行iter=iter+1，返回执行步骤step3；其中，所述构建改进的蚜虫优化算法的种群蚜虫个体位置更新数学模型，具体步骤为：step41、在飞行阶段，所述飞行阶段为改进的蚜虫优化算法的全局搜索阶段，按照公式（3）建立改进的飞行能量因子E数学模型，模拟随着飞行时间的增加，蚜虫个体储存的能量逐渐减少的过程；step42、利用改进的飞行能量因子E和风的影响因素w计算蚜虫个体能量相对值，若所述小于1，则执行step43，否则执行step44，能量相对值数学模型为： （7）；式（7）中，Eiter为第iter次迭代的改进的飞行能量因子值，w为风的影响因素，取值为0到1内的随机数；step43、模拟蚜虫按照风的方向直线被动飞行，建立改进的蚜虫优化算法在飞行阶段的蚜虫个体位置更新数学模型； （8）；式（8）中，为第iter+1次迭代第i个蚜虫个体的位置，为第iter次迭代第i个蚜虫个体的位置，为第iter次迭代种群中随机选择的蚜虫个体位置；step44、模拟蚜虫在自身控制下进行螺旋飞行，围绕当前最佳蚜虫个体位置飞行，建立改进的蚜虫优化算法在飞行阶段的蚜虫个体位置更新数学模型； （9）；式（9）中，R为螺旋半径，取值为-1,1中的一个均匀分布的随机变量；step45、在攻击阶段，所述攻击阶段为改进的蚜虫优化算法的局部开发阶段，通过嗅觉感应宿主植物的气味进行更新蚜虫个体位置，建立改进的蚜虫优化算法在飞行阶段的蚜虫个体位置更新数学模型； （10）；式（10）中，为全局最佳蚜虫个体位置，rand为0到1内的满足正态分布的随机数。

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