一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法

1.本发明涉及智能化装备协同优化设计技术领域，具体为一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法。


背景技术：

2.大型斗轮取料机是一款广泛应用于对散料进行装卸的复杂装备，其具有制造成本高、能耗高等诸多不足。在传统的优化设计过程中，通常采用先结构优化，后控制优化的串行顺序策略，尽管忽略结构与控制耦合作用的串行优化方法可以提高其系统性能，但改善效果并不明显。结合我国当前智能装备的特点，本发明提出一种结构与控制参数一体化优化设计方法，充分考虑了结构参数和控制参数之间的相互影响关系，对智能装备的高成本、高能耗的优化具有重要意义。


技术实现要素：

3.本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，实现智能装备的一体化协同优化设计，可以有效解决背景技术中的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，包括大型斗轮取料机的结构参数、控制参数、解耦规划方法、优化算法系统和存储器。其中智能装备的结构参数是影响整机装备的制造成本和能耗成本的物理样机结构参数集合；控制参数是智能装备在运行过程中影响系统性能的电气参数集合；将结构参数和控制进行统一考虑并建立智能装备的一体化优化模型，运用合适的解耦规划方法将优化模型中的耦合变量进行解耦；运用优化算法(如遗传算法、粒子群算法等)对智能装备的优化模型进行一体化寻优求解，并获得智能装备结构参数和控制参数的最佳配置关系；存储器是将优化计算的结果进行实时存储，并为后期模型的修正和改进提供数据。
5.进一步的，大型斗轮取料机结构参数包括大型取料机的长、宽、高、结构布局的角度、杆件的长度、横截面积参数等。这些参数不仅影响了大型斗轮取料机的结构布局尺寸，还直接影响了大型斗轮取料机的系统能耗。
6.进一步的，控制参数包括驱动大型斗轮取料机工作的电机转速参数、扭矩参数。大型斗轮取料机的控制参数不仅对取料效率有直接的影响，还影响了控制系统的设计成本和运行成本。
7.进一步的，解耦规划方法是对构建的结构与控制一体化协同优化的数学模型进行处理，运用灵敏度方程计算各类参数的耦合强度，得到基于耦合强度的模糊设计结构矩阵，利用截断、规划和聚合等不同方法对耦合强度的设计机构矩阵进行解耦规划，减少耦合迭代次数。
8.进一步的，优化算法系统是对大型斗轮取料机进行结构和控制一体化协同优化设计，运用上述解耦规划方法对斗轮取料机的结构与控制一体化优化模型进行求解；其中涉
及到先进的群智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。通过对构建好的数字模型进行优化，获得大型斗轮取料机的结构与控制最佳匹配关系。
9.进一步的，存储系统是将斗轮取料机的初始结构参数、初始控制参数、优化后的结构参数、优化后的控制参数的结果进行存档，不仅可以方便以后的数据查阅，还可以为以后的结构与控制一体化协同优化模型提供依据。
10.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
11.面向智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，不仅充分考虑了复杂装备的多学科耦合作用的影响，获得结构与控制参数的最佳配置关系，还对智能装备的智能化设计、低耗节能优化具有参考价值。针对智能装备适应复杂多工况的特点，可通过调整数字模型的结构参数和控制参数对其进行产品性能优化、性能评估和后期运维的全生命周期管理。
附图说明
12.图1是本发明涉及的大型斗轮取料机结构示意图；
13.图2是本发明的技术流程图；
14.图3是本发明的结构和控制一体化协同优化设计方法示意图；
15.图4是本发明的结构和控制一体化协同优化设计方法寻优示意图。
16.图中：1行走装置(1)、2回转装置(2)、3俯仰装置(3)、4悬臂(4)、5斗轮装置(5)、6配重(6)。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.实施例一
19.请参阅图1-4，本发明提供一种技术方案：一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，包括大型斗轮取料机的结构参数、控制参数、解耦规划方法、优化算法系统和存储器。其中大型斗轮取料机的结构如图1所示，大型斗轮取料机包括行走装置1、回转装置2、俯仰装置3、悬臂4、斗轮装置5和配重6；涉及到的机构参数主要存在于行走装置、俯仰装置、回转装置、斗轮装置、悬臂和配重等核心部件中；涉及到的控制参数主要是指电机的转速参数。基于结构和控制协同优化设计思路对大型斗轮取料机建立一体化优化模型，利用合适的解耦规划方法和先进的优化算法对其进行寻优计算如图2所示，获得大型斗轮取料机结构参数和控制参数的最佳配置关系，并将优化前后的数据进行保存，为后期的改进优化设计提供依据。
20.2、结构和控制一体化协同优化设计方法的原理
21.在对智能装备进行结构和控制一体化协同优化设计时，其数学模型可以表述如下：
[0022][0023]
其中xs为结构变量，fs为结构目标函数，g为不等式约束，h为等式约束，x
t
为控制变量，f
t
为控制目标函数，t0表示初始值，tf表示终止值，y(t)和ψ(
·
)分别为状态变量和状态方程，ζ(
·
)代表末端时刻的约束，η(
·
)为边界条件。结构解与控制解需要同时满足协同优化设计的一阶必要条件：
[0024][0025]
其中ξ、θ、v和μ均为拉格朗日乘子，φ(y(tf),tf)为目标函数终点指标，h为哈密顿形函数，χs和χ
t
分别表示结构目标函数和控制目标函数的权重系数。
[0026]
3、结构和控制一体化协同优化设计方法的优点
[0027]
结构和控制一体化协同优化设计方法的示意图如图3所示，在优化过程中，将结构参数和控制参数同时进行优化，避免了传统先结构后控制优化方法造成的结构与控制参数最优不同步的不足。从图4可以发现，结构和控制一体化协同优化设计方法得到的最优解要明显优于单纯的结构优化最优解和单纯控制优化的最优解，其主要原因是结构和控制一体化协同优化设计方法充分考虑了结构参数和控制参数之间的相互作用，因此可以有效的获得智能装备的全局最优解。
[0028]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。


技术特征：
1.一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，其特征在于：其特征在于，包括大型斗轮取料机的结构参数、控制参数、解耦规划方法、优化算法系统和存储器，其中智能装备的结构参数是影响整机装备的制造成本和能耗成本的物理样机结构参数集合，控制参数是智能装备在运行过程中影响系统性能的电气参数集合，将结构参数和控制进行统一考虑并建立智能装备的一体化优化模型，运用合适的解耦规划方法将优化模型中的耦合变量进行解耦，运用的优化算法对智能装备的优化模型进行一体化寻优求解，并获得智能装备结构参数和控制参数的最佳配置关系，存储器是将优化计算的结果进行实时存储，并为后期模型的修正和改进提供数据。2.根据权利要求1所述的一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，其特征在于：大型斗轮取料机结构参数包括大型取料机的长、宽、高、结构布局的角度、杆件的长度和横截面积参数，这些参数不仅影响了大型斗轮取料机的结构布局尺寸，还直接影响了大型斗轮取料机的系统能耗。3.根据权利要求1所述的一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，其特征在于：控制参数包括驱动大型斗轮取料机工作的电机转速参数和扭矩参数，大型斗轮取料机的控制参数不仅对取料效率有直接的影响，还影响了控制系统的设计成本和运行成本。4.根据权利要求1所述的一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，其特征在于：解耦规划方法是对构建的结构与控制一体化协同优化的数学模型进行处理，运用灵敏度方程计算各类参数的耦合强度，得到基于耦合强度的模糊设计结构矩阵，利用截断、规划和聚合等不同方法对耦合强度的设计机构矩阵进行解耦规划，减少耦合迭代次数。5.根据权利要求4所述的一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，其特征在于：优化算法系统是对大型斗轮取料机进行结构和控制一体化协同优化设计，运用上述的解耦规划方法对斗轮取料机的结构与控制一体化优化模型进行求解，其中涉及到先进的群智能优化算法，通过对构建好的数字模型进行优化，获得大型斗轮取料机的结构与控制最佳匹配关系。6.根据权利要求5所述的一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，其特征在于：优化算法选用遗传算法、粒子群算法或模拟退火算法。

技术总结
本发明公开了一种智能装备的结构和控制一体化协同优化设计方法，包括包括大型斗轮取料机的结构参数、控制参数、解耦规划方法、优化算法系统和存储器，智能装备的结构参数是影响整机装备的制造成本和能耗成本的物理样机结构参数集合；控制参数是智能装备在运行过程中影响系统性能的电气参数集合；将结构参数和控制进行统一考虑并建立智能装备的一体化优化模型，运用合适的解耦规划方法将优化模型中的耦合变量进行解耦；运用所述的优化算法对智能装备的优化模型进行一体化寻优求解，可以实现智能装备的结构与控制参数一体化协同优化设计，对智能装备的性能预估、故障诊断和性能优化具有重要意义。化具有重要意义。化具有重要意义。


技术研发人员：原永亮 宋学官 任建吉 付涛 张天赐 王一棠 庞勇
受保护的技术使用者：河南理工大学
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2022/6/3