本發(fā)明屬于檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制。

背景技術(shù)：

1、高精度慣性傳感器是工作在微重力環(huán)境下進(jìn)行高精度加速度測(cè)量的科學(xué)儀器，具有分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，可應(yīng)用于多種類型的空間科學(xué)任務(wù)，包括衛(wèi)星重力測(cè)量進(jìn)行全球重力場(chǎng)反演、空間引力波探測(cè)、空間等效原理檢驗(yàn)、空間牛頓反平方定律檢驗(yàn)等。在空間引力波探測(cè)中，高精度慣性傳感器中的檢驗(yàn)質(zhì)量(tm)作為慣性參考基準(zhǔn)，當(dāng)引力波信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)，兩個(gè)檢驗(yàn)質(zhì)量之間的相對(duì)位置發(fā)生變化，該變化可以通過(guò)星間激光干涉測(cè)量得到，從而探測(cè)引力波信號(hào)。

2、由于太陽(yáng)高能粒子和宇宙射線等外界環(huán)境因素的影響，導(dǎo)致空間慣性傳感器內(nèi)的檢驗(yàn)質(zhì)量表面不可避免的持續(xù)積累電荷，引起檢驗(yàn)質(zhì)量和周圍導(dǎo)體之間的靜電力作用，從而引入加速度噪聲，影響空間引力波探測(cè)。因此，需要對(duì)檢驗(yàn)質(zhì)量表面電荷進(jìn)行管理，在空間慣性傳感器系統(tǒng)中設(shè)計(jì)電荷管理系統(tǒng)(cms)進(jìn)行電荷控制。電荷管理系統(tǒng)工作時(shí)長(zhǎng)期受到外界因素影響(環(huán)境溫度、壓力及外界污染等)導(dǎo)致紫外發(fā)光二極管(uv?led)器件老化、慣性傳感器金屬涂層表面特性(如量子產(chǎn)率)變化、外界擾動(dòng)以及實(shí)際工程中電荷測(cè)量時(shí)間延遲的問(wèn)題，影響cms的性能指標(biāo)，甚至嚴(yán)重時(shí)導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定?；诖藛?wèn)題，將具有響應(yīng)速度快、魯棒性強(qiáng)優(yōu)勢(shì)的動(dòng)態(tài)滑?？刂?dsmc)應(yīng)用于電荷管理系統(tǒng)電荷控制。但在不同應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)控制器的要求不同，會(huì)導(dǎo)致固定的控制器參數(shù)無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間保持最優(yōu)狀態(tài)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明是為了解決電荷管理系統(tǒng)進(jìn)行電荷控制時(shí)，不同應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)控制器的要求不同，導(dǎo)致固定的控制器參數(shù)無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間保持最優(yōu)狀態(tài)的問(wèn)題，現(xiàn)提供基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法。

2、基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，包括：

3、采用檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制系統(tǒng)的期望輸出值vr與t時(shí)刻檢驗(yàn)質(zhì)量的表面電勢(shì)測(cè)量值vm_t之差定義t時(shí)刻跟蹤誤差et；

4、將用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)滑?？刂坡傻膮?shù)作為果蠅位置，隨機(jī)生成果蠅群體初始位置，利用改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法計(jì)算果蠅最優(yōu)個(gè)體，將所述果蠅最優(yōu)個(gè)體的位置作為t時(shí)刻最優(yōu)參數(shù)[c1,c2,ε,k]；

5、利用所述最優(yōu)參數(shù)[c1,c2,ε,k]構(gòu)建t時(shí)刻動(dòng)態(tài)滑?？刂坡?/p>

6、

7、其中，sgn()為符號(hào)函數(shù)，σt為二階切換函數(shù)且有和分別為st和et的一階導(dǎo)數(shù)，中間變量ap為環(huán)境充電速率的實(shí)際衰減速率，bp為量子產(chǎn)率和紫外光功率的衰減系數(shù)，為bp的一階導(dǎo)數(shù)，t1為電荷測(cè)量時(shí)間延遲，和分別為vr的一階、二階和三階導(dǎo)數(shù)，為vm_t的一階導(dǎo)數(shù)，vp_t為t時(shí)刻檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制系統(tǒng)的輸出值；

8、將t時(shí)刻跟蹤誤差et代入所述t時(shí)刻動(dòng)態(tài)滑?？刂坡芍杏?jì)算t時(shí)刻電荷控制系統(tǒng)的控制信號(hào)ut，利用所述t時(shí)刻電荷控制系統(tǒng)的控制信號(hào)ut對(duì)檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制系統(tǒng)進(jìn)行電荷控制。

9、進(jìn)一步的，上述利用改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法計(jì)算果蠅最優(yōu)個(gè)體，包括：

10、s1：使用logistic映射將果蠅群體初始位置x_axis映射為混沌變量cx_axis；

11、s2：采用logistic映射對(duì)混沌變量cx_axis進(jìn)行混沌操作得到中間變量cx；

12、s3：將所述中間變量cx映射到果蠅群體初始位置的區(qū)間上，獲得混沌操作后的果蠅群體位置x′_axis；

13、s4：利用自適應(yīng)策略調(diào)整迭代次數(shù)為k時(shí)果蠅個(gè)體的自適應(yīng)搜索半徑，獲得果蠅群體中每個(gè)果蠅的位置；

14、s5：將各個(gè)果蠅位置代入t-1時(shí)刻動(dòng)態(tài)滑?？刂坡色@得果蠅位置對(duì)應(yīng)的電荷控制系統(tǒng)的控制信號(hào)ut′-1，將各個(gè)果蠅位置對(duì)應(yīng)的電荷控制系統(tǒng)的控制信號(hào)ut′-1代入目標(biāo)函數(shù)中，計(jì)算各個(gè)果蠅所在位置的味道濃度值；

15、所述目標(biāo)函數(shù)j的表達(dá)式為：

16、

17、其中，w1、w2和w3均為權(quán)重系數(shù)且有w3>>w1，evt為超調(diào)量且有evt＝vp_t-vp_t-1，vp_t和vp_t-1分別為檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制系統(tǒng)在t和t-1時(shí)刻的輸出值；

18、s6：選取味道濃度最小值對(duì)應(yīng)的果蠅作為迭代次數(shù)為k時(shí)的優(yōu)質(zhì)果蠅，判斷k是否等于最大迭代次數(shù)，是則將迭代次數(shù)為k時(shí)的優(yōu)質(zhì)果蠅作為果蠅最優(yōu)個(gè)體，否則使k＝k+1，然后返回s4。

19、進(jìn)一步的，上述利用自適應(yīng)策略調(diào)整迭代次數(shù)為k時(shí)果蠅個(gè)體的自適應(yīng)搜索半徑，包括：

20、通過(guò)下式對(duì)自適應(yīng)搜索半徑進(jìn)行調(diào)整：

21、

22、其中，wk為迭代次數(shù)為k時(shí)果蠅個(gè)體的自適應(yīng)搜索半徑，wmax和wmin分別為最大和最小搜索半徑，kmax為最大迭代次數(shù)。

23、進(jìn)一步的，上述使用logistic映射將果蠅群體初始位置x_axis映射為混沌變量cx_axis，包括：

24、當(dāng)果蠅群體初始位置x_axis的范圍為[a,b]時(shí)，采用下式獲得混沌變量cx_axis：

25、

26、進(jìn)一步的，上述采用logistic映射對(duì)混沌變量cx_axis進(jìn)行混沌操作得到中間變量cx，包括：

27、采用下式獲得中間變量cx：

28、cx＝α·cx_axis·(1-cx_axis)，

29、其中，α為控制參數(shù)，當(dāng)α∈(3.56,4]時(shí)，α的數(shù)值越接近4，則混沌狀態(tài)越劇烈。

30、進(jìn)一步的，上述將所述中間變量cx映射到果蠅群體初始位置的區(qū)間上，獲得混沌操作后的果蠅群體位置x′_axis，包括：

31、采用下式獲得混沌操作后的果蠅群體位置x′_axis：

32、x′_axis＝a+cx(b-a)。

33、進(jìn)一步的，上述利用自適應(yīng)策略調(diào)整迭代次數(shù)為k時(shí)果蠅個(gè)體的自適應(yīng)搜索半徑，獲得果蠅群體中每個(gè)果蠅的位置，包括：

34、采用下式獲得第i個(gè)果蠅的位置xi：

35、xi＝x′_axis+wk·value·rand()，

36、其中，value為單次飛行距離，rand()為隨機(jī)數(shù)值。

37、本發(fā)明所述的基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，有益效果如下：

38、(1)動(dòng)態(tài)滑模控制器能夠在短時(shí)間內(nèi)跟蹤不同階躍輸入命令，具有響應(yīng)速度快的優(yōu)勢(shì)；還可以消除參數(shù)時(shí)變、應(yīng)對(duì)時(shí)間延遲和外界擾動(dòng)等復(fù)雜因素的影響，具有很強(qiáng)的魯棒性，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

39、(2)本發(fā)明提出了一種改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法，采用混沌映射對(duì)果蠅種群初始，增加種群的遍歷性，使初始化范圍更均勻；自適應(yīng)搜索半徑，平衡局部尋優(yōu)和全局尋優(yōu)能力；提高尋優(yōu)速度和精度，避免陷入局部最優(yōu)的缺陷。

40、綜上所述，本發(fā)明采用改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法進(jìn)一步提高了動(dòng)態(tài)滑?？刂破鲄?shù)整定的效率和精確度。

技術(shù)特征：

1.基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，其特征在于，

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，其特征在于，所述利用改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法計(jì)算果蠅最優(yōu)個(gè)體，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，其特征在于，所述利用自適應(yīng)策略調(diào)整迭代次數(shù)為k時(shí)果蠅個(gè)體的自適應(yīng)搜索半徑，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，其特征在于，所述使用logistic映射將果蠅群體初始位置x_axis映射為混沌變量cx_axis，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，其特征在于，所述采用logistic映射對(duì)混沌變量cx_axis進(jìn)行混沌操作得到中間變量cx，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，其特征在于，所述將所述中間變量cx映射到果蠅群體初始位置的區(qū)間上，獲得混沌操作后的果蠅群體位置x′_axis，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，其特征在于，所述利用自適應(yīng)策略調(diào)整迭代次數(shù)為k時(shí)果蠅個(gè)體的自適應(yīng)搜索半徑，獲得果蠅群體中每個(gè)果蠅的位置，包括：

技術(shù)總結(jié)
基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化動(dòng)態(tài)滑模的檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制方法，涉及檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制領(lǐng)域。本發(fā)明是為了解決電荷管理系統(tǒng)進(jìn)行電荷控制時(shí)，不同應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)控制器的要求不同，導(dǎo)致固定的控制器參數(shù)無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間保持最優(yōu)狀態(tài)的問(wèn)題。本發(fā)明將用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)滑?？刂坡傻膮?shù)作為果蠅位置，利用改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法計(jì)算果蠅最優(yōu)個(gè)體，將所述果蠅最優(yōu)個(gè)體的位置作為t時(shí)刻最優(yōu)參數(shù)；將t時(shí)刻跟蹤誤差代入t時(shí)刻動(dòng)態(tài)滑?？刂坡芍杏?jì)算電荷控制系統(tǒng)的控制信號(hào)，利用電荷控制系統(tǒng)的控制信號(hào)對(duì)檢驗(yàn)質(zhì)量電荷控制系統(tǒng)進(jìn)行電荷控制。

技術(shù)研發(fā)人員：黃建平,周騰飛,宋文龍,張佳薇,冷欣,顧偉宏,宋文瑞
受保護(hù)的技術(shù)使用者：東北林業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/14