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立体车库堆垛机位置控制及存取车调度优化方法研究
| 论文题名： | 立体车库堆垛机位置控制及存取车调度优化方法研究 |
| 关键词： | 立体车库堆垛机;模糊神经网络PID;存取车调度;位置控制;IGWO算法 |
| 摘要： | 随着汽车产业的快速发展，我国汽车保有量在连年剧增，据统计2022年我国汽车保有量已达3.19亿辆，这在我国土地资源紧缺的现状下将造成严重的停车问题。此时人们将眼光投向了立体车库，其将成为解决我国停车难问题的重要途径。立体车库的使用不仅能增加车位数量，提高空间利用率，还能使存取车过程更加安全、快捷，对停车行业的发展和运营都有极大的益处。其中巷道堆垛式立体车库凭借其自身的优势，被广泛应用于多种场合，如商场、住宅区、医院等。但由于我国对立体车库的研究起步较晚，所以立体车库还存在一些存取效率低、用户等待时间长等问题。基于以上问题，本论文以巷道堆垛式立体车库为背景，完成了对其堆垛机位置控制和存取车调度优化方法的研究。具体研究工作如下： （1）分析了堆垛机位置控制方案，建立位置控制系统数学模型。针对传统PID控制不适应非线性、大时滞等复杂系统的缺点，提出了模糊神经网络PID。此控制方法是在传统PID的基础上引入模糊控制算法和神经网络算法，以提高位置控制系统的快速性和稳定性。 （2）以堆垛机位置控制系统数学模型为对象，在Matlab软件中搭建仿真模块，并在有扰动和无扰动两种情况下，使用PID、模糊PID及模糊神经网络PID三种控制算法对位置控制系统作仿真实验。结果显示，本文所提算法改善了传统PID易产生超调、易失稳等问题；同时也解决了模糊PID缺乏自我调节的缺陷。整体提高了系统的动态响应速度和抗干扰性能。验证了模糊神经网络PID在解决堆垛机位置控制上的有效性。 （3）结合巷道堆垛式立体车库的结构特点及运行原理，建立三种不同策略下的存取车总时间数学模型。以减少用户存取车时间、提高车库运行效率为目的，提出了一种改进灰狼优化（IGWO）算法：首先采用两段式混合编码方式对车位信息进行编码，然后引入离散个体间距离计算公式以及遗传算法的交叉操作，对灰狼个体位置更新策略进行改进研究。最后针对灰狼算法易陷入局部最优的缺陷，设计了一种基于“破坏解”和“修复解”的局部搜索策略，应用于算法迭代的后期，避免算法早熟。为了验证本文所提算法的有效性，在车库调度优化模型的基础上将此算法与灰狼算法（GWO）、改进遗传算法（IGA）和改进粒子群算法（PSO_GA_SA）作比较实验，结果表明，IGWO算法比其他三种算法寻优精度高，收敛速度快，在求解车库调度问题上占有优势。 综上所述本文旨在改进堆垛机位置控制系统和提高立体车库存取车效率，致力于设计出准确定位、稳定运行、快速存取的高效率立体车库。 |
| 作者： | 陈敏 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 陈晔 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中北大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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