专利名称：自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法
技术领域：
本发明涉及一种平台的调平方法，特别涉及一种重载大跨距发射或支撑平 台的调平方法。本发明采用开关阀控液压系统，通过多点解耦方法对平台实施 自动调平。
背景技术：
在现代国防与民用技术中，常常需要把一个装载某些设备的承载平台精确 地调整到水平位置，以提高系统的工作性能，达到某一指标要求。比如地面雷 达、火炮发射平台、大型钻机、静力压桩机等设备在工作之前必须进行承载平 台的调平，而且要求时间短、速度快、精度高、稳定性好。因此，调平系统工 作性能的好坏，直接决定了整个系统的性能，调平部分也成为整个系统的重要 部分。
自动调平技术在巿政工程、航空、军事等方面都得到了广泛的应用，已经 成为当前国内外普遍关注的焦点。目前的平台调平系统按照执行机构来分，主 要有液压调平系统和机电式调平系统两种结构，按支撑方式分为三点、多点(四 点、六点)支撑。调平理论主要依据"三点或两条相交直线确定一个平面"，调 平方式主要有点调平、线调平和转轴调平，在此基础上形成了 "升"调平、"逐 点"调平、"角度误差"调平等多种方法。
由于液压系统保持性好、工作平稳、反应快、控制方便而且可以获得很大 的推动力，现在大多重载大跨距发射(支撑)平台都釆用液压调平系统。液压 调平系统又主要分为开关阀控缸液压调平系统和电液比例阀(伺服阀)控缸液 压调平系统两种。由于液压油的清洁程度和工作过程中液压油的油温变化对比 例伺服系统的控制效果影响相当大，且这种影响是不可预知的，另外考虑到现 场环境和成本等因素，现在大多的调平系统都釆用开关阀控缸液压系统。而由 于开关闽控缸的可控性较差，目前大多的研究又集中在液压比例(伺服)控制系统，这样就造成了实际需求与理论研究的背离。如何将先进的控制算法与开 关阀控缸液压系统相结合达到较高的控制要求，就显得至关重要。
根据三点即可以确定一个平面的数学公理，三个支撑腿就可将支撑平台调 平，但是三点调平的稳定性和抗倾覆能力较差，调平精度也不能保证。而对于 多点(四点、六点)支撑平台，结构出现超静定问题即虛腿问题，四点调平出 现一次超静定问题，六点调平出现多次超静定问题，因此大多数调平系统都釆 用四点调平。调平方式主要有点调平，线调平和转轴调平，主要采用由下至上 (点——线——面)的调节方式，这样，多个调平支腿高度与水平传感器的两 个水平角度输出就构成了多输入二输出系统，每一调平支腿的高度变动，都影 响着平台的水平度，因此多点自动调平系统是一个强耦合的系统。现有的调平 理论决定了调平方法只能釆用单点、单向调节，而要实现多点调节必须依赖于 复杂的控制方法。
目前液压调平领域使用的自动调平方式主要是通过较多的传感器和一套半 理论半经验的工程解耦调平方法来完成的，这些调平方法一直局限于"以点调 面"(三点确定一平面)的方法上，只是完全模拟人工手动调节过程，从而使得 这些调平方式不仅调平精度不高，且极易出现调平震荡，调平时间往往也不能 满足要求。因此，在调平过程中如何解决耦合与虛腿问题就成为关键，如何将 先进的控制算法与开关阀控缸液压系统相结合，得出一种能够很好地解决耦合 和虛腿问题并达到较高调平精度的技术就显得至关重要。
发明内容
本发明的目的是采用一种新的调平方法，解决传统自动调平技术中存在的 虛腿、耦合等问题，实现重载大跨距发射或支撑平台的开关阀控液压系统的多 点解耦自动调平，以提高调平精度、缩短调平时间。
本发明的自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法包括釆用神经网络对开 关闽控液压系统的各液压支腿单向液压缸运动特性进行训练，确定单向液压缸在液压控制系统中行程Z、流量Q、负载F、通断时间t的函数关系，建立对应
的模型；按照"以面调面"的面调平方法，各液压支腿同时运动，实现多向调 节；通过自适应模糊面控制器对调平角度、行程和时间进行实时修正，得出角 度修正量与行程修正量、时间修正量之间的关系，解决调平中的强耦合和虛腿 问题，实现多点调节，直至达到水平精度要求。
本发明的自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法具体包括以下步骤 1、釆用神经网络对平台n个液压支腿的运动特性分别进行训练，确定各液 压支腿在液压控制系统中行程Z、流量Q、负载F、通断时间t的函数关系，建 立各液压支腿单向液压缸的运动特性模型，将运动特性模型及特征参数存入微 控计算机，得到行程与时间的确定的对应关系式
2、 将水平角度传感器检测到的平台角度值"、/ 及平台的精度指标"。、凡传 入微控计算机；
3、 微控计算机通过检测的《、 P值判断出平台的最高点，将初始测试到的 "、-值与精度指标《。、 A求差后进行m等分，得到基于最高点的m个离散调平 平面①(a，外0)(a,，A)，…,a)(c^,yeL,),对应的角度值为a, =(m-i)(a-a。)/m,^ =(w-i)O0-〃。)/m
(i = l,2"'，m-1),分m个调节区间对平面进行调节；
4、 将",、^平面作为第一次给定值，以后一平面与前一平面的n个液压支 腿的纵向行程AZ (AZ,…AZ》为控制量，将n个液压支腿的纵向行程AZ (AZ广.AZ》 通过步骤1转化为开关闽的通断时间At (At,…A、)，输出控制量，n个液压支腿 同时动作，参与平台调节；
5、 动作结東后实际得到的^、"平面与目标",、A平面有偏差，偏差通过 自适应模糊面控制器进行消除，将多输入-多输出(MIMO)的模糊控制器分解成若 干个多输入-单输出(MISO)的模糊控制器，通过模糊规则自动修正支腿动作，消 除偏差，解决耦合问题；6、 将下一个平面作为给定值，以后一平面与前一平面的n个液压支腿的纵 向行程AZ (AZ,…AZ;)为控制量，将n个液压支腿的纵向行程AZ (AZ,…AZ。通过 步骤5的修正关系转化为开关阀的通断时间At (At,...Atn)， n个液压支腿同时动
作，对平台进行调节；
7、 重复步骤5-6，通过对n个液压支腿纵向行程AZ (AZ,…AZn)的m次修正
和对平台的m次调整，直至达到水平精度要求，自动调平过程结束。
本发明的自适应模糊面开关闽控液压自动调平方法是釆用L-M 二阶算法的 BP神经网络对开关阀控液压系统的液压支腿单向液压缸运动特性进行训练，确 定单向液压缸在液压控制系统中行程Z、流量Q、负载F、通断时间t的函数关 系，以建立对应的模型。
本发明采用MIMO的随动模糊控制方法与面调平方法相结合，形成"自适应 模糊面"算法，将多输入-多输出(MIMO)的模糊控制器分解成若干个多输入-单 输出(MIS0)的模糊控制器，根据角度与支腿的敏感度和手动调节的经验制定模 糊规则，对调平角度、行程和时间进行实时修正，得出角度修正量与行程修正 量、时间修正量之间的关系，来解决调平中的强耦合和虛腿问题。具体方法为 以两个角度值的偏差&、 ^和偏差变化￡(:"、 ￡<^作为输入，支腿的行程调节量 作为输出，确定各变量的模糊语言变量取值及相应的隶属函数，进行模糊化。
将^和^的模糊子集分为5个模糊量级(语言值)，选择为负大(NB)，负小 (NS),零(O),正小(PS),正大(PM),论域为[-2， -1, 0， 1， 21;偏差变化"、 ￡<^分为负(N)、零(O)、正(P)3个模糊量级，论域为[-l， 0， l];支腿的调节 量均分为负大(NL)，负中(NM),负小(NS),零(O)，正小(PS)，正中(PM),正大 (PL)7个模糊量级，论域为[-7, -6, -5, -4, -3， -2， -1, 0， 1， 2， 3, 4， 5, 6， 7]。为了运算简单高效，并将内积控制在一个较好的范围，输入和输出变量 的语言值模糊子集均采用三角形隶属函数，建立模糊控制规则或控制算法。建 立模糊控制规则表的思路为先考虑误差为负的情况，当误差为负大而误差变化为负时，误差有增大的趋势，为尽快消除已有的负大i吴差并抑制误差变大，控
制量的变化取正大；若误差变化为正小，控制量的变化取正小；若误差变化为 正大时，控制量不宜增加，否则会造成超调，产生正误差，因此这时控制量变 化取为零等级。当误差为负中而误差变化为负时，控制量的变化应该使误差尽 快消除，控制量的变化选取同误差为负大时基本相似。当误差为负小时，系统 接近稳定，若误差变化为负，选取控制量变化为正中，以抑制误差往负方向变 化；若误差变化为正中或正大，系统本身有消除负小误差的趋势，选取控制量 变化为负小即可。
n条支腿的控制系统可以分解为n个四输入单输出的模糊控制规则，每个规 则共有5x5x3x3- 225条，其中第二条支腿控制量(Z2)的规则库如下
P, THEN Z2 = PL; 0， THEN Z2 = PM; P, THEN Z2 = PS; 0， THEN Z2 = 0; N， THEN Z2 = NS;
223) IF ^ =NM AND =0 AND A" = N AND =0， THEN Z2 = 0;
224) IF ￡ =NS AND ; = PM AND ￡C" =P AND = N, THEN z2 =丽；
225) IF ￡" =0 AND ^ = 0 AND ￡c" =0 AND- = 0， THEN z2 =0。 同理，对Z,，Z;，…,Z"也可建立相应的模糊控制规则， 一共"x225条规则。 模糊推理得出的是模糊控制输出的控制量，将此控制量采用加权平均法(即
重心法)非模糊化处理，自动修正支腿动作。
其中，m值是根据实际情况和经验确定的，m值越大，精度越高，但对开关 阀响应和平台的振动要求也越高。
平台的坐标关系如图l所示，平台X轴方向的倾角为oc， Y轴方向的倾角为
1) IF&=PMAND=PMAND五c"=pAND
2) IF&=PMAND=PMAND=pAND
3) IF=PMAND=PMAND=0AND
4) IF￡a=PMAND=PMAND=0AND
5) IF￡a=PSAND=PSAND=NANDOXYZ为水平坐标系，OXY',为平台坐标系。
通过空间坐标变换可以得到
cos5 0 sin3
-sin〃sin^ cos/ sin々cos "
■ cos >5 sin or — sin " cos " cos "
(X Y Z)T =
X' Y' Z'
X=(A …
Y=(乂 …乂,)
Z=(A …
/ / 、
=(V
4/ .
其中，n为液压支腿的个数。
重载大跨距发射或支撑平台通常都是刚性平台，且支腿与平台之间都是固 定连接的，在平台相对坐标系中，各支腿的坐标都是确定的、相同的。将初始 测试到的a、 P进行m等分，得到m个离散平面，则可以推导出
—
2: 、厶'-i 乂
、z 乂
cosa厂eosa,.一
0 sina; - sina^
siny9,—,sina,.一t -siny^sinor, cos/9,. -cos/9Msin ^ cos a, - sin yS,一i cos a" cos sin a", - cos A sin《 sin — sin yff, cos cos《_ cos艮,cos "w
其中z'",…,w
由上式可知，在调平过程中，各支腿在X、 Y、 Z方向都有位移，因此，在 调平过程当中，各支腿的运行轨迹实际是一条复杂的空间曲线，这样就很难建 立精确的数学模型。
而在面调平方法中，AZ (AZ广.AZn)为控制量，是"、yff的函数，与其他值无 关。因此，液压调平机构只需要两个方向的水平传感器，而不再需要其他传感 器(例如位移或压力传感器)。调平过程需要经过m个离散的平面，离散平面的 位置通过开关阀控液压缸的位移量来实现，而开关阀控液压缸的位移又通过阀的换向时间或开关时间来确定。液压支腿动作完成后反馈回来的"、/ 值反映了 控制的效果，与目标平面《、 /9值的差值通过模糊控制器来修正。在调平的过程 中，是以平面为单位进行整体向上追平，点的差值通过面的反馈来修正，不再 是单纯的通过调点来调平面，不仅可以完全消除虛腿问题，而且可以很好地解 决耦合》1题。
本发明通过釆用L-M 二阶算法的BP神经网络对开关阀控单向液压缸运动特 性进行训练，确定单向液压缸在液压控制系统中行程Z、流量Q、负载F、通断 时间t的函数关系，以建立液压缸运动特性的模型。
液压控制系统中的液压缸运动特性是十分复杂的，不同工况下，负载的扰 动、执行器的摩擦阻力、系统的泄漏、控制元件间的性能差异、空气的混入量 以及系统各组成部分的制造和安装误差等机械、电气和液压等因素都会影响到 它的运动特性。另外，由于液压系统自身封闭的特点，使其工作过程中的工作 特性和响应特性难以利用精确的数学模型进行描述，而支腿的调节行程和速度 又是液压调平系统的重要参数，在没有位移传感器的情况下，精确测量更加困 难。神经网络具有模拟任何连续非线性函数的能力和从样本学习的能力，并能 较好地处理系统的不确定性。因此，采用L-M二阶算法的BP神经网络对开关阀 控单向液压缸运动特性进行训练，可以确定单向液压缸在液压控制系统中行程 Z、流量Q、负载F、通断时间t的函数关系，建立对应的模型。
本发明创造性地的提出了 "自适应模糊面调平"方法，釆用MIMO随动模糊 控制方法与面调平方法相结合，形成"自适应模糊面"算法，实现了真正的解 耦，彻底解决了虛腿的问题。将基于神经网络的单向液压缸运动特性和基于MIMO
的随动模糊控制方法应用于开关阀控液压自动调平系统中，改变了以往只能单 点、单向调节的局面，实现了多点调节。
本发明的自动调平方法适用于多点尤其是四点、六点的调平系统，可实现 重载(30 50吨)、大跨距(长/宽为10~15米/4~6米)、大倾角(土180')发射(支撑)平台的自动调平，调平精度±1'，调平时间小于60秒。
本发明的"自适应模糊面调平"方法同样也可以应用于比例(伺服)液压 调平系统中，通过采样周期将调节过程离散化，控制比例(伺服)阀的流量输 出来控制支腿的速度和位移。
图i是倾斜平台的坐标示意图2是本发明自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法的控制流程图； 图3是图2中自适应模糊面控制器的结构图； 图4平台上水平角度传感器的安装结构示意图。
具体实施例方式
本实施例描述一台工程设备车液压调平机构的自动调平实现过程。 该工程设备车釆用4点支撑，平台重30吨，液压系统为二联泵，流量分别
为Q-HL/min和Q-2. OL/min,要求平台的调平精度达到± T ,调平时间小
于60秒。
调平过程如图2所示
1、釆用L-M 二阶算法的BP神经网络对开关阀控单向液压缸运动特性进行 训练。
利用Matlab中的newff函数生成一个三层BP神经网络，网络参数设置为 输入层3个神经元，中间层7个神经元，输出层l个神经元。鉴于BP神经网络 训练速度较慢、容易陷入局部极小值的局限性，采用L-M 二阶算法。中间层神 经元的传递函数为S型正切函数tansig，输出层神经元的传递函数为S型对数 函数logsig，网络的训练函数为trainlm，学习函数取默认值learngdm，性能 函数取默认值mse。训练误差设置为0.01,其余训练参数取默认值。对设计好 的神经网络模型进行训练和仿真，并经过后期处理，得到输入层——隐层，隐 层——输出层的权值和阈值，得出四个支腿的行程与开关阀通断时间之间的函数映射关系。
将此函数映射关系分析、打包，输入微计算机中，作为子程序进行调用。 2、自适应模糊面控制器的设计。
自适应模糊面控制器结构见图3。
以两个角度值的偏差&、 ~和偏差变化￡(:"、 ￡<^作为输入，支腿的行程调 节量作为输出；确定各变量的模糊语言变量取值及相应的隶属函数，即进行模 糊化。
将&和^的模糊子集分为5个模糊量级(语言值)，选择为负大(NB)，负小 (NS),零(O)，正小(PS)，正大(PM),论域为[-2， -1， 0， 1， 2];偏差变化"、 ￡<^分为负(N)、零(O)、正(P)3个模糊量级，论域为[-l， 0， l];支腿的调节 量均分为负大(NL)，负中(NM),负小(NS),零(O)，正小(PS)，正中(PM)，正大 (PL)7个模糊量级，论域为[-7, -6， -5, -4, -3， -2， -1, 0， 1， 2， 3， 4, 5, 6, 7]。为了运算简单高效，并将内积控制在一个较好的范围，输入和输出变量 的语言值模糊子集均采用三角形隶属函数，建立模糊控制规则或控制算法。建 立模糊控制规则表的思路为先考虑误差为负的情况，当误差为负大而误差变化 为负时，误差有增大的趋势，为尽快消除已有的负大误差并抑制误差变大，控 制量的变化取正大；若误差变化为正小，控制量的变化取正小；若误差变化为 正大时，控制量不宜增加，否则会造成超调，产生正误差，因此这时控制量变 化取为零等级。当误差为负中而误差变化为负时，控制量的变化应该使误差尽 快消除，控制量的变化选取同误差为负大时基本相似。当误差为负小时，系统 接近稳定，若误差变化为负，选取控制量变化为正中，以抑制误差往负方向变
化；若误差变化为正中或正大，系统本身有消除负小误差的趋势，选取控制量
变化为负小即可。
将A和^的模糊子集分为5个模糊量级(语言值)，选择为负大(NB)，负小 (NS)，零(O),正小(PS)，正大(PM)，论域为[-2, -1, 0, 1, 2];偏差变化^'"、￡"分为负(N)、零(O)、正(P)3个模糊量级，论域为[-l， 0， l];支腿的调节 量均分为负大(NL)，负中(NM)，负小(NS)，零(O),正小(PS),正中(PM)，正大 (PL)7个模糊量级，论域为[-7， -6, -5， -4， -3， -2， -1， 0， 1， 2, 3， 4， 5, 6， 7]。为了运算简单高效，并将内积控制在一个较好的范围，输入和输出变量 的语言值模糊子集均采用三角形隶属函数，建立模糊控制规则或控制算法。建 立模糊控制规则表的思路为先考虑误差为负的情况，当误差为负大而误差变化 为负时，误差有增大的趋势，为尽快消除已有的负大误差并抑制误差变大，控 制量的变化取正大；若误差变化为正小，控制量的变化取正小；若误差变化为 正大时，控制量不宜增加，否则会造成超调，产生正误差，因此这时控制量变 化取为零等级。当误差为负中而误差变化为负时，控制量的变化应该使误差尽 快消除，控制量的变化选取同误差为负大时基本相似。当误差为负小时，系统 接近稳定，若误差变化为负，选取控制量变化为正中，以抑制误差往负方向变 化；若误差变化为正中或正大，系统本身有消除负小误差的趋势，选取控制量 变化为负小即可。
1个四输入单输出的模糊控制规则共有5 x 5 x 3 x 3 = "5条，其中第二条支 腿控制量(Z2)的规则库如下
1) IF=PMAND=PMAND五Q=PAND=P， THENz2=PL;
2) IF=PMAND=PMAND￡Ca=PAND=0, THENZ2=PM;
3) IF五"=PMAND=PMAND￡Ca=0AND=P,THENZ2=PS;
4) IF=PMAND=PMAND￡C =0AND五Q=0, THENZ2=0;
5) IF=PSAND=PSAND￡Ca=NAND五Q=N， THENz2=NS;
223) IF ~ =NM AND =0 AND沈《 =N AND =0, THEN z2 =0;
224) IF ￡ =NS AND ^ = PM AND ￡C" =P AND=N，THEN Z2 = NM;
225) IF ￡ =0 AND ￡" = 0 AND =0 AND= 0， THEN Z2 =0。同理，对Z,、 Z3、 ^也可建立相应的模糊控制规则， 一共有4 x 225 = 900 条规则。
模糊推理得出的是模糊控制输出的控制量，将此控制量采用加权平均法(即 重心法)非模糊化处理，自动修正支腿动作。
3、 将自动调平系统展开，进入工作状态。
4、 各条液压支撑腿着地，平台稳定，产生倾斜角"、/ 。
5、 水平角度传感器检测到角度值"、p，通过A/D转换后，传入到微控计算机中。
6、 微控计算机通过检测得的角度值判断出平台的最高点。
如图4所示，水平角度传感器输出含有i-m和ii-iv两个方向的信号。当
I-III值大于O， II-IV值小于O时，支撑腿l为最高点；I-III值大于O, II-IV 值大于0时，支撑腿2为最高点；I-III值小于O, II-IV值大于O时，支撑腿3
为最高点；i-m值小于o， n-iv值小于o时，支撑腿4为最高点。若承载平台 的i-m和n-iv值调节成水平状态，即输出都为o，则可认为承载平台已处于水 平状态。
7、 以第一条支腿为最高点，将承载平台平面与最高点所在水平面之间模糊
化为10个等分平面
or、y8到土10'五个等分平面，以Q-21L/min来调节； ±10'到±1'五个等分平面，以Q-L 0L/min来调节。
8、 调用自适应模糊面算法模块，求解第一次调节的目标平面值。
^ =0.9(^-1)，^ =0.9^-1),根据"，p平面和a,，A平面，可以得到各支腿的设定 调节量AZ,…AZ4;由于a,y5较小，可以近似认为cosa = l,cosyff = 1 ，由上面方法可 求得
= 0,
AZ， = a sin or — a sin or,<formula>formula see original document page 15</formula>9、 微控计算机调用行程与开关阀通断时间之间的函数映射关系子程序，解 算出控制开关阀的通断时间A^A^A^，控制器通过继电器控制开关阀的通电时 间，控制各支腿行程。
10、 控制各液压支腿动作，调整平台水平度，平台停止动作后，水平角度 传感器检测到此时的角度^A,通过A/D转换，传入到微控计算机，在控制器中 与设定平面A,/ ，进行比较，产生偏差值，偏差值通过调用自适应模糊面算法模 块进行调节，通过模糊化、模糊推理、反模糊化等处理，得到各支腿各自的修 正量和修正后的控制值AZZ…AZ/。
11、 将"'、A (I = 2...m)作为自适应模糊面控制器的给定值，重复8、 9、 10步骤。
12、 平台经过10次调整，达到水平精度要求。
权利要求
1、自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法，是采用神经网络对开关阀控液压系统各液压支腿单向液压缸运动特性进行训练，确定其在液压控制系统中行程Z、流量Q、负载F、通断时间t的函数关系，建立对应的模型；各液压支腿同时运动，实现多向调节；通过自适应模糊面控制器对调平角度、行程和时间进行实时修正，得出角度修正量与行程修正量、时间修正量之间的关系；重复进行调节，直至达到水平精度要求。
2、 根据权利要求i所述的自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法，具体 包括以下步骤a) 、采用神经网络对平台n个液压支腿的运动特性分别进行训练，以确定 各液压支腿在液压控制系统中的行程Z、流量Q、负载F、通断时间t的函数关 系，建立各液压支腿单向液压缸的运动特性模型，将运动特性模型及特征参数存入微控计算机，得到行程与时间的确定的对应关系式Z(Zr..Zn)流量Q'负载F >t(tr"tn)b) 、将水平角度传感器检测到的平台角度值"、/ 及平台的精度指标"。、A 传入微控计算机；c) 、微控计算机通过检测的《、 p值判断出平台的最高点，将初始测试到的 "、^值与精度指标"。、A求差后进行m等分，得到基于最高点的m个离散调平 平面(1)(",历,<1)("1，^1),..，<1)( 1.1,^1),对应的角度值为a' =(w-i)(a-a。)/m，/3i =(m-i)(/ -A)/m(i = 1, 2…，m-l),分m个调节区间对平面进行调节；d) 、将",、^平面作为第一次给定值，以后一平面与前一平面的n个液压 支腿的纵向行程AZ (AZ,…AZJ为控制量，将n个液压支腿的纵向行程 AZ (AZ,…AZ,通过步骤a)转化为开关阀的通断时间At (At,…A、)，输出控制量， n个液压支腿同时动作，参与平台调节；e) 、动作结東后实际得到的《,'、 / ;平面与目标"。A平面有偏差，偏差通过 自适应模糊面控制器进行消除，将多输入-多输出的模糊控制器分解成若干个多 输入-单输出的模糊控制器，通过模糊规则自动修正支腿动作，消除偏差，解决耦合问题；f) 、将下一个平面作为给定值，以后一平面与前一平面的n个液压支腿的 纵向行程AZ (AZ,…AZn)为控制量，将n个液压支腿的纵向行程AZ (AZ,…AZ,通 过步骤e)的修正关系转化为开关阀的通断时间At (AV..Atn)， n个液压支腿同时动作，对平台进行调节；g) 、重复步骤e)-f),通过对n个液压支腿纵向行程AZ (AZ,…AZn)的m次 修正和对平台的m次调整，直至达到水平精度要求，自动调平过程结東。
3、 根据权利要求l所述的自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法，其特 征是釆用L-M 二阶算法的BP神经网络对开关阀控液压系统的液压支腿单向液压 缸运动特性进行训练。
4、 根据权利要求l所述的自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法，其特 征是所述的自适应模糊面控制器调节是以两个角度值的偏差￡"、 ^和偏差变化 ￡e"、 ￡&作为输入，支腿的行程调节量作为输出，确定各变量的模糊语言变量 取值及相应的隶属函数，进行模糊化。
5、 根据权利要求4所述的自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法，其特征是所述的自适应模糊面控制器将n条支腿的控制系统分解为n个四输入单输 出的模糊控制规则，每个规则5x5x3x3- 225条。
全文摘要
自适应模糊面开关阀控液压自动调平方法，包括采用神经网络对开关阀控液压系统的各液压支腿单向液压缸运动特性进行训练，确定其在液压控制系统中行程Z、流量Q、负载F、通断时间t的函数关系，建立对应的模型；按照“以面调面”的面调平方法，各液压支腿同时运动，实现多向调节；通过自适应模糊面控制器对调平角度、行程和时间进行实时修正，得出角度修正量与行程修正量、时间修正量之间的关系，解决调平中的强耦合和虚腿问题，实现多点调节，直至达到水平精度要求。本发明改变了以往只能单点、单向调节的局面，实现了多点调节，采用MIMO随动模糊控制方法与面调平方法相结合，实现了真正的解耦，彻底解决了虚腿问题，实现了重载大跨距发射或支撑平台的开关阀控液压系统的多点解耦自动调平。
文档编号F16M7/00GK101303567SQ20081005529
公开日2008年11月12日 申请日期2008年6月25日 优先权日2008年6月25日
发明者臻 何, 潘宏侠, 强 高 申请人:中北大学