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摘要：本发明涉及高空作业平台技术领域，公开了一种用于高空作业平台的平台行走速度控制方法及系统，该方法包括以下步骤：采集高空作业平台的作业数据及行驶数据；利用舒适度分析模型预测操作者的舒适度，并以最大化操作者的舒适度为优化目标求解最佳车速；基于速度偏差进行PID运算实现对控制指令的实时校正；根据矫正后的控制指令驱动高空作业平台进行运动，并实时显示车速状态、工况状态及故障状态信息。本发明通过充分利用数据驱动和智能优化技术，可以有效地实现高空作业平台行走速度控制的智能化和最优化，在提高操作者舒适性的同时兼顾平台行走的安全性、平稳性和效率，具有良好的应用前景。

主权项：1.一种用于高空作业平台的平台行走速度控制方法，其特征在于，该用于高空作业平台的平台行走速度控制方法包括以下步骤：S1、采集高空作业平台的作业数据及行驶数据，其中，作业数据包括载荷数据和作业高度数据，行驶数据包括风载数据、坡度数据及实时车速；S2、利用预先构建的舒适度分析模型结合高空作业平台的作业数据和行驶数据预测操作者的舒适度，并以最大化操作者的舒适度为优化目标求解最佳车速；S3、根据采集的实时车速与最佳车速计算高空作业平台的速度偏差，并基于速度偏差进行PID运算实现对控制指令的实时校正；S4、根据矫正后的控制指令驱动高空作业平台进行运动，并实时显示车速状态、工况状态及故障状态信息；所述利用预先构建的舒适度分析模型结合高空作业平台的作业数据和行驶数据预测操作者的舒适度，并以最大化操作者的舒适度为优化目标求解最佳车速包括以下步骤：S21、基于历史数据库中高空作业平台的作业数据、行驶数据及操作者的舒适度评价数据构建舒适度分析模型并进行训练；所述基于历史数据库中高空作业平台的作业数据、行驶数据及操作者的舒适度评价数据构建舒适度分析模型并进行训练包括以下步骤：S211、获取历史数据库中高空作业平台的作业数据、行驶数据及操作者的舒适度评价数据；S212、选择影响操作者舒适度的关键因素作为舒适度分析模型的输入变量，操作者的舒适度评价作为舒适度分析模型的输出变量，构建舒适度分析模型并进行训练；所述选择影响操作者舒适度的关键因素作为舒适度分析模型的输入变量，操作者的舒适度评价作为舒适度分析模型的输出变量，构建舒适度分析模型并进行训练包括以下步骤：S2121、选取高空作业平台的载荷、作业高度、风载、坡度及车速作为舒适度分析模型的输入变量，操作者的舒适度评价作为舒适度分析模型的输出变量，得到样本数据；S2122、利用灰色关联聚类法筛选出样本数据中相关性低于预设阈值的输入变量，并利用灰色预测模型修正样本数据；所述利用灰色关联聚类法筛选出样本数据中相关性低于预设阈值的输入变量，并利用灰色预测模型修正样本数据包括以下步骤：S21221、计算样本数据的灰色绝对关联度，得到灰色绝对关联度矩阵；S21222、对灰色绝对关联度矩阵进行聚类分析，遍历灰色绝对关联度矩阵中的所有元素，并根据聚类原则形成若干种输入变量；S21223、计算每种输入变量中输入变量的灰色绝对关联度的平均值或最小值，作为该种输入变量的关联度；S21224、根据预设的选择策略从每种输入变量中选取关联度最低的输入变量作为代表，形成筛选后的输入变量的子集；S21225、利用灰色预测模型对筛选后的输入变量序列和输出变量序列进行修正；利用灰色预测模型对筛选后的输入变量序列进行修正包括以下步骤：基于筛选后的每个输入变量序列，建立灰色预测模型；对每个输入变量序列进行一次累加得到基于输入变量的累加生成序列，并对基于输入变量的累加生成序列进行紧邻均值生成得到基于输入变量的紧邻均值序列；建立基于输入变量的累加生成序列与基于输入变量的紧邻均值序列之间的一阶线性微分方程，并利用最小二乘法估计一阶线性微分方程中的发展系数和灰色作用量，得到基于输入变量的灰色预测模型的白化方程；求解白化方程得到基于输入变量序列的灰色预测模型，利用基于输入变量序列的灰色预测模型对基于输入变量的累加生成序列进行预测得到预测的输入变量的累加生成序列，并对预测的输入变量的累加生成序列进行还原得到输入变量的修正值序列；利用灰色预测模型对筛选后的输出变量序列进行修正包括以下步骤：基于筛选后的每个输出变量序列，建立灰色预测模型；对每个输出变量序列进行一次累加得到基于输出变量的累加生成序列，并对基于输出变量的累加生成序列进行紧邻均值生成得到基于输出变量的紧邻均值序列；建立基于输出变量的累加生成序列与基于输出变量的紧邻均值序列之间的一阶线性微分方程，并利用最小二乘法估计一阶线性微分方程中的发展系数和灰色作用量，得到基于输出变量的灰色预测模型的白化方程；求解输出变量的白化方程得到基于输出变量序列的灰色预测模型，利用基于输出变量序列的灰色预测模型对基于输出变量的累加生成序列进行预测得到预测的输出变量的累加生成序列，并对预测的输出变量的累加生成序列进行还原得到输出变量的修正值序列；S2123、根据修正后的样本数据构建灰色多元线性回归模型，并进行训练；S22、利用训练好的舒适度分析模型结合高空作业平台的作业数据和行驶数据预测操作者的舒适度；S23、构建最佳车速优化模型，以操作者舒适度最大化为优化目标，安全约束为优化条件，求解当前工况下的最佳车速。

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