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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于优化模糊PID的涂布设备伺服运动控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119689838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411871988.9，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种基于优化模糊PID的涂布设备伺服运动控制方法及系统是由贺致远;何浚辉;周贤中设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化模糊PID的涂布设备伺服运动控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优化模糊PID的涂布设备伺服运动控制方法及系统。方法包括：搭建虚拟仿真平台，在所述仿真平台上构建运动模型，将PI涂布设备系统外部环境数据输入运动模型，输出PI涂布设备均胶辊目标转速；测量PI涂布设备上均胶辊的实际转速；将目标转速与实际转速做差，得到转速偏差，利用所述转速偏差对时间求导得到偏差变化率；将转速偏差和偏差变化率输入模糊PID控制器，利用结合了自适应粒子群优化算法的模糊PID算法进行计算，得到PID控制参数，将PID控制参数输入PID控制器进行调节，使均胶辊的实际转速达到目标转速。本发明能有效提高PID控制算法控制精度，提高了PID控制算法的稳定性。

本发明授权一种基于优化模糊PID的涂布设备伺服运动控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于优化模糊PID的涂布设备伺服运动控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 搭建虚拟仿真平台，在所述仿真平台上构建运动模型，将PI涂布设备系统外部环境数据输入运动模型，输出PI涂布设备均胶辊的目标转速；测量PI涂布设备上的均胶辊的实际转速； 将目标转速与实际转速做差，得到转速偏差，利用所述转速偏差对时间求导得到偏差变化率； 将转速偏差和偏差变化率输入模糊PID控制器，利用结合了自适应粒子群优化算法的模糊PID算法进行计算，得到PID控制参数，将PID控制参数输入PID控制器进行调节，使均胶辊的实际转速达到目标转速； 其中，将转速偏差和偏差变化率输入模糊PID控制器，利用控制器调整量和当前PID控制参数，结合粒子群优化算法，计算得到PID控制参数，公式如下所示： 1 其中，为当前输出的PID控制参数，为前一次迭代输出的PID控制参数，t为迭代次数，为控制器调整量，为自适应量化因子，自适应量化因子的表达式如下所示： 2 其中，t为迭代次数，代表当前迭代与前一次迭代之间转速偏差的变化量，代表当前迭代与前一次迭代之间偏差变化率的变化量，X为自适应量化因子的最小值，Y和Z都为自适应量化因子函数的放缩因子，利用粒子群优化算法对放缩因子进行优化，进行优化的具体步骤为： 初始化参数Y和Z，将其初始化为群体规模为N的一群微粒，位置为，速度为，并且为每一个粒子分配初始位置、速度、惯性权重和学习因子； 计算当前惯性权重，公式如下所示： 其中，t为迭代次数，T为最大迭代次数，和分别为预设的惯性权重的最大值和最小值； 利用粒子的当前速度、位置、第i个粒子的个人最佳位置、群体全局最佳位置与惯性权重，计算更新后的每个粒子的速度，公式如下所示： 其中，表示第i个粒子更新前的速度，rand为随机数，则表示第i个粒子的个人最佳位置，表示群体全局最佳位置，和为当前学习因子； 利用更新后的粒子速度和当前粒子位置，计算粒子的新位置，公式如下所示： 将粒子的当前位置输入适应度函数，结合系统的稳定时间、增益裕度，计算每个粒子的适应度值，公式如下所示： 其中，为位置的稳定时间，为位置的增益裕度； 将粒子的适应度值与其历史最佳适应度值进行比较，更新粒子的个人最佳位置，并将所有粒子的个人最佳位置与全局最佳位置进行比较，得到更新后的全局最佳位置； 根据粒子与全局最佳位置和第i个粒子的个人最佳位置的距离，动态调整学习因子和，公式如下所示： 其中，和分别是和的预设的基本值是第i个粒子与第i个粒子的个人最佳位置之间的距离，是第i个粒子与之间的距离，t为迭代次数； 利用更新后的学习因子代入公式3调整粒子速度； 重复以上步骤，直到达到最大迭代次数或全局最佳适应度值满足预定阈值，输出优化后的放缩因子Y和Z； 将放缩因子Y和Z代入公式2，得到自适应量化因子； 将自适应量化因子代入公式1，得到PID控制参数。

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