一种新型的磁流变阻尼器的建模方法
【专利摘要】本发明涉及一种新型的磁流变阻尼器的建模方法，设定系统为S1，S2……Sn共n个输入的模糊系统，选择S1，S2作为一个二输入模糊系统的两个输入，其第一阶输出Z1和系统原输入S3作为第二阶二输入模糊系统的两个输入，以此类推，每次产生只有两个输入的小型的模糊系统，一直到第二阶第n-1阶的输入模糊系统，最后没有单个的输入为止，采用递阶模糊系统对磁流变阻尼器进行建模，在系统复杂性增加时，可有效收敛，得到比较精确的辨识结果。而且，还可以推广到其它的多输入系统建模、系统辨识以及复杂系统的控制等工作中去，例如可以用于整车悬架系统的建模和控制。
【专利说明】一种新型的磁流变阻尼器的建模方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种，特别涉及一种新型的磁流变阻尼器的建模方法。
【背景技术】
[0002]磁流变液作为一种新型的智能材料，近年来在工业界已经得到了一定规模的应用。磁流变阻尼器是其最重要的一种器件，在一定程度上磁流变阻尼器的应用就代表者磁流变液智能材料的应用。
[0003]磁流变阻尼器作为一种新型的智能型减振器，近年来在航空工程、汽车工程和建筑工程等的振动控制方面显示了很强的生命力。尽管已在工业界得到了比较大的应用，但其机理的问题尚未完全解决。因此，对于用以描述磁流变阻尼器的输入输出特性的正模型，亦即:由磁流变阻尼器的输入电压、两端位移、速度或者加速度得到其输出力的模型，很难得到其解析表达式。而在磁流变阻尼器用于振动控制时，必须使用磁流变阻尼器的逆模型，亦即:由磁流变阻尼器所要求的输出力，求得输入电压以及磁流变阻尼器两端的运动。但是，这种全局逆模型的求取几乎是不可能的。所以，在实际研究中，可以简化为局部逆问题，亦即根据磁流变阻尼器所要求的输出力以及磁流变阻尼器两端的运动求得输入电压的问题，为了便于说明，这种局部逆模型即简称为逆模型。即使经过这种简化，局部逆模型的获取仍然困难。与正模型相比，逆模型的获取更加困难，几乎没有得到解析模型的可能。
[0004]目前，为了解决磁流变阻尼器的正、逆模型的建模问题，经常使用的方法有非线性模型与参数辨识相结合、实验建模和曲线拟合相结合、神经网络、模糊系统等不同的方法。模糊建模及辨识方法是一种可对磁流变阻尼器的正、逆模型进行建模的有效手段。在磁流变阻尼器模糊辨识过程中，对于模型固定的磁流变阻尼器，若是增加每个输入的模糊集划分数目，或者对于输入数更多的磁流变阻尼器模型，则模糊系统模糊规则数则会迅速增长。这就是曾经导致模糊系统的应用受到很大限制的“维数灾难”。这种“维数灾难”严重制约着模糊系统在复杂系统中的应用。在应用于磁流变阻尼器的模型辨识过程中，也同时限制了对磁流变阻尼器的建模和辨识精度。
【发明内容】
[0005]本发明是针对磁流变阻尼器模型辨识中出现的“维数灾难”限制辨识精度的问题，提出了一种新型的磁流变阻尼器的建模方法，采用递阶模糊系统对磁流变阻尼器进行建模，在系统复杂性增加时，可有效收敛，得到比较精确的辨识结果。
[0006]本发明的技术方案为:一种新型的磁流变阻尼器的建模方法，具体包括如下步骤:
I)设定系统为SI, S2......Sn共η个输入的模糊系统,选择SI, S2作为一个二输入模
糊系统的两个输入，其第一阶输出Zl和系统原输入S3作为第二阶二输入模糊系统的两个输入，以此类推，每次产生只有两个输入的小型的模糊系统，一直到第二阶第η-l阶的输入模糊系统，最后没有单个的输入为止；2)求取第j阶二输入模糊系统各层输出步骤如下，:
A:定义j阶层的两个输出第I输入和第2输入的模糊隶属度,求取隶属度函数值；
B:第I输入的NI个模糊隶属度与第2个输入的N2个模糊隶属度两两相乘，求取每条规则适用度；
C:步骤B中所得每条规则适用度除以本阶层的所有适用度集合，得到每条规则适用度的归一化值； D:第I输入与j阶结论部分线性参数相乘，第2输入与j阶结论部分线性参数相乘，两组相乘结果相加后再与j阶结论部分线性参数相加得到每条规则对应的输出；
E:步骤D得到的每条的输出与步骤C得到的每条规则适用度的归一化值相乘后累加得到总输出。
[0007]本发明的有益效果在于:本发明新型的磁流变阻尼器的建模方法，使用递阶模糊系统对磁流变阻尼器进行建模，在系统复杂性增加时，对于解决磁流变阻尼器的模型辨识问题具有显著的作用。而且，还可以推广到其它的多输入系统建模、系统辨识以及复杂系统的控制等工作中去，例如可以用于整车悬架系统的建模和控制。
【专利附图】
【附图说明】
[0008]图1为本发明递阶模糊系统示意图；
图2为本发明具体的二级递阶自适应神经模糊推理系统示意图；
图3为本发明正模型递阶自适应神经模糊推理系统辨识示意图。
【具体实施方式】
[0009]在磁流变阻尼器模糊辨识过程中，若增加输入数目或增加每个输入的模糊集划分数目，从而导致的“维数灾难”，在多输入的磁流变阻尼器进行建模的过程中，就会遇到这种维数灾难，本发明提出采用递阶模糊系统对磁流变阻尼器进行建模的新方法。
[0010]具体说来，对于一个η输入单元输出的系统，若是仅仅用一个模糊系统来进行建模，这是通常的做法。若每个输入包含m0个的隶属度函数，则模糊系统就具有mOn条规则，规则数随系统的输入数呈指数性增加。对于磁流变阻尼器模型，输入一般不是很多，在输入数固定的前提下，在增加每个输入对应的隶属度函数的个数时，规则数也会显著增加。
[0011]将多输入系统的模糊系统简化成为若干个双输入单输出系统，系统中全部由这些简单的模糊系统所组成，递阶模糊系统如图1所示。具体说来，设S1，S2……Sn是系统的η个输入，选择S1,S2作为一个二输入模糊系统的两个输入，其输出Zl和系统原输入S3作为另一个二输入模糊系统的两个输入，以此类推，每次产生只有两个输入的小型的模糊系统，一直到最后没有单个的输入为止。像这样每次仅仅考虑两个输入，理论上可以证明将得到最少的模糊规则数目。
[0012]相比多输入的单一的模糊系统，这种包含多个二输入的简单模糊称为递阶模糊系统，其模糊规则数将会显著降低，可以降低模糊系统的复杂性，使得将模糊系统用在多输入系统的模型辨识中成为可能。在具体实施的时候，模糊系统可以用比较简单成熟的模糊模型来代替，我们使用TSK模型的变型自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型来实现。
[0013]如图2所示具体的二级递阶自适应神经模糊推理系统示意图(图中实心点表示线条相交，其它均为不相交)，为三输入的两级递阶自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。图中:SI，S2，S3是递阶ANFIS系统的三个输入。
[0014]选择SI，S2作为递阶ANFIS的第一级的两个输入，zt为其输出，是系统中间变量。将zt和第三个输入S3作为递阶ANFIS第二级的两个输入，而gt作为其输出，代表系统总输出。对于这个两级递阶ANFIS，每级含有五层，即第一级包含第I层至第5层，第二级包含第6层至第10层，图中以LI，L2，......LlO所示。
[0015]第一级模糊系统:
设输入Si的模糊划分为 Ai, A2,Jx = I,..., N1
设输入S2的模糊划分为J'2 = Ui 第11条模糊规则为:
If SI 是 Zjl and S2 是 & ,then 今广 + + 命2 + <
弟一级I旲糊系统的总规则数Ml = N1zkiN2，且4 = (J1 — 1)? + J2 ο亦即，由输入SI的弟jl个模糊集和输入S2的第j2个模糊集，确定第一级模糊系统的第U-1)?+J2条规则。此外，p\’(i为第一级模糊系统结论部分线性参数，这些参数的初始值可以选取介
于O和I之间的较小的随机数。总数为3 M1个。
[0016]第二级模糊系统:
设输入Zt的模糊划分为Cl’。Js =
设输入S3的模糊划分为J4 = 1,...,Λ +
第12条模糊规则为:
If Zt 是Cj3 and S3 是 D“ , then gi2 = + 9-- + rI1
第二级的总规则数M2 = N3 * N4,且/2 = O3 - m+J4。此外，ρ{4?^'ξ为第二级模糊
系统结论的线性参数，总数为3 M2个。两级递阶ANFIS所包含总规则数为，且所有隶属度函数全选高斯隶属度函数。
[0017]磁流变阻尼器的正模型就可以使用这种递阶ANFIS系统来进行建模及辨识。根据磁流变阻尼器模型的输入个数的多少，可以进行扩展成为多级递阶ANFIS系统。
[0018]SI和S2作为输入求取各层输出过程如下:
LI求取隶属度函数值:定义第I输入SI和第2输入S2的模糊隶属度，以qg表示第
I层的第I个输入的第Λ个模糊隶属度，以(私表示第I层的第2个输入的第]2个模糊隶属度，后面符号定义类似。[0019]
【权利要求】
1.一种新型的磁流变阻尼器的建模方法，其特征在于，具体包括如下步骤:1)设定系统为SI,S2......Sn共η个输入的模糊系统,选择SI, S2作为一个二输入模糊系统的两个输入，其第一阶输出Zl和系统原输入S3作为第二阶二输入模糊系统的两个输入，以此类推，每次产生只有两个输入的小型的模糊系统，一直到第二阶第η-l阶的输入模糊系统，最后没有单个的输入为止； 2)求取第j阶二输入模糊系统各层输出步骤如下，J=1，...,N-1: A:定义j阶层的两个输出第I输入和第2输入的模糊隶属度,求取隶属度函数值； B:第I输入的NI个模糊隶属度与第2个输入的N2个模糊隶属度两两相乘，求取每条规则适用度； C:步骤B中所得每条规则适用度除以本阶层的所有适用度集合，得到每条规则适用度的归一化值；D --第I输入与j阶结论部分线性参数相乘，第2输入与j阶结论部分线性参数g#相乘，两组相乘结果相加后再与j阶结论部分线性参数Y相加得到每条规则对应的输出； E:步骤D得到的每条的输出与步骤C得到的每条规则适用度的归一化值相乘后累加得到总输出。
【文档编号】G06F17/50GK103810337SQ201410047313
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月11日 优先权日:2014年2月11日
【发明者】王昊, 李帅斌, 马冰, 丁娇娇, 史小梅 申请人:上海电力学院