CN119414720A 一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制方法及系统 （温州职业技术学院）

一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制实时因子集与初始状态输入模型，得到预测状的操作条件和负载变化下快速调整舵轮控制策2获取矢量舵轮的初始状态信息，所述初始状态信息包括舵轮结构信息和舵轮负载信分析所述舵轮结构信息和所述舵轮负载信息得到所述矢量读取动力学状态因子集，并激活状态观测器对所述矢量舵轮的所述动力学将所述实时因子参数集与所述初始动力学状态作为状态预测模型生成所述多个舵轮模块的协同控制策略，并基于所述协同控制根据所述最优策略对所述矢量舵轮进行自适应实提取所述历史控制记录中的第一历史记录，所述第一历史记录对比分析所述第一历史预定轨迹与所述第一历史实基于所述第一历史环境信息组建自变量，并与所述因变量进行相关所述一类状态因子与所述二类状态因子组成所述动力学状态因基于所述一类环境特征对所述第一历史环境信息进行筛选，并组成一类特征参数集，根据所述一类自变量与所述因变量的相关性分析进行所述一类环境特征的3基于所述二类环境特征对所述第一历史环境信息进行筛选，并组成二类特征参数集，根据所述二类自变量与所述因变量的相关性分析进行所述二类环境特征的结合所述状态因子结构图对所述实时因子参数集进行状将状态影响力作为一级顶点，将所述动力学状态因子集中的各状态因子记作二级顶提取所述动力学状态因子集中的任意状态因子，并利用专家决策法获根据所述任意影响力指数建立所述二级顶点与所述一级顶点的关合所述状态因子结构图对所述实时因子参数集进行状态影响力评估，得到实时影响力系根据所述对角矩阵与所述邻接矩阵计算得到所述状态因子结结合所述实时因子参数集对所述拉普拉斯矩阵进行特征分解提取所述模拟控制记录中第一舵轮模块的第一控制记录，其中，所述第一分析所述第一控制记录得到第一控制能耗，并基于所述第4将所述模拟控制记录中的模拟实际轨迹与模拟预定轨迹进行对比分析得到模拟控制对归一化处理后的所述综合控制能耗与所述模拟控制精度进行加权计7中任意一项所述一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制方法的步骤，所述一种自适应初始状态信息获取组件：获取矢量舵轮的初始状态初始状态信息分析组件：分析所述舵轮结构信息和所述舵轮动态监测组件：读取动力学状态因子集，并激活状态观状态预测组件：将所述实时因子参数集与所述初始动力学状态作模拟控制组件：生成所述多个舵轮模块的协同控制策略，并基于所述最优策略生成组件：当所述模拟控制记录满足预定控5[0005]本申请公开的第一个方面，提供了一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制方舵轮协同控制系统，所述一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制系统包括多个舵轮模[0006]本申请公开的另一个方面，提供了一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制系6根据所述最优策略对所述矢量舵轮进行自适应实过程能够及时反映矢量舵轮在运行过程中的变化，确保在各种环境条件下维持最佳性能；[0008]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚[0010]图1为一个实施例中一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制方法的流程示意7舵轮协同控制系统，所述一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制系统包括多个舵轮模[0017]一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制方法应用于一种自适应实时优化的矢的结构信息和负载信息，这两部分是后续控制优化的基础；矢量舵轮的舵轮结构信息主要输出的关键参数，直径较大的矢量舵轮通常具有较大的转动惯量，这会影响到矢量舵轮的弹性模量、抗拉强度和抗疲劳性能决定了舵轮在运行过程中承受力矩的能力，矢量舵轮的要更多的力矩才能改变其旋转状态；矢量舵轮的舵轮负载信息是描述矢量舵轮在运行过程中所受外部力的情况，包括载重及载重的动态变化，舵轮载重的大小和分布对矢量舵轮的辆的自重、额外的货物或负载通过对车辆或机器人总质量的测量，结合各舵轮的负载分等计算动态载荷；通过对获取的矢量舵轮的结构信息和负载信息进行整理，可以得到矢量舵轮的初始状态信息，这些信息能够准确评估舵轮的初始动力学状态，确保矢量舵轮在各8[0019]分析所述舵轮结构信息和所述舵轮负载信息得到所述矢量舵轮的初始动力学状获取所述矢量舵轮的历史控制记录；提取所述历史控制记录中的第一历史记录，9[0026]可选的，动力学状态因子集是通过将一类状态因子和二类状态因子合并得到的，影响力被作为状态因子结构图中的一级顶点，而动力学状态因子集中的各状态因子（如地运动的主要因素，通常是一个综合的影响力指标或决策结果，它反映了所有环境和内部因它们与一级顶点之间的关系描述了各因子对舵轮控制的影响；随后，系统终端从动力学状态因子集中随机进行动力学状态因子的提取，获取任意状态因子，并根据专家决策法获取估因子影响力的方式，在这一过程中，专家根据实际应用场景和经验来判断某一状态因子矩阵；根据所述对角矩阵与所述邻接矩阵计算得到所述状态因子结构图的拉普拉斯矩阵；通过每个节点的影响力指数对每个节点的特征值进行加权平均，得到状态因子结构特征[0037]当所述模拟控制记录满足预定控制约束时，将所述协同控制根据所述最优策略对所述矢量舵轮进行自适应实第一舵轮模块指的是所有舵轮模块中的任意一个模块；随后，根据提取的第一舵轮模块的欧氏距离（或最大偏差等）计算模拟控制记录中的模拟实际轨迹与模拟预定轨迹的模拟控制能耗和模拟控制精度标准化到相同的尺度，以避免某一个指标过度影响结果，再通过预设的权重（根据历史经验和专家建议确定）对归一化的综合控制能耗和模拟控制精度进行阈值进行比较，判断当前的协同控制策略是否满足要求，如果模拟控制适应度大于或等于预定适应度阈值，则说明这个模拟控制记录所对应的协同控制策略满足了所有约束条件所述一种自适应实时优化的矢量舵轮协同控制系统包括多个舵轮模块，所述系统还包括：状态观测器对所述矢量舵轮的所述动力学状态因子集进行动态监测，得到实时因子参数同控制策略对所述预测动力学状态下的所述矢量舵轮进行模拟控制，得到模拟最优策略；自适应实时控制组件7：根据所述最优策略对所述矢量舵轮进行自适应实时控获取所述矢量舵轮的历史控制记录；提取所述历史控制记录