CN111538314B - 一种交流伺服系统控制性能分析方法 - Google Patents

一种交流伺服系统控制性能分析方法 Download PDF

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CN111538314B CN202010336155.8A CN202010336155A CN111538314B CN 111538314 B CN111538314 B CN 111538314B CN 202010336155 A CN202010336155 A CN 202010336155A CN 111538314 B CN111538314 B CN 111538314B
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Abstract

本发明公开了一种用于交流伺服系统性能分析方法，通过步骤：采集预设台数交流伺服系统的控制性能的评价指标数据集，所述评价指标包括动态性能评价指标、稳态性能评价指标以及频域响应评价指标；根据预设的最优值取值条件，确定所述评价指标数据集中的最优值；获取所述评价指标的权重值；根据所述权重值，以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据与所述最优值之间的关联系数，分别计算所述与所述之间的关联度；根据所述关联度的大小，获取所述交流伺服系统的评价结果；其中，所述关联度的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高。

Description

一种交流伺服系统控制性能分析方法
技术领域
本发明涉及交流伺服系统技术领域，尤其涉及一种用于交流伺服系统控制性能分析的优化评价方法。
背景技术
交流伺服系统作为工业生产机械的核心部件，是决定工业生产效率及产品品质的重要因素。随着科技的进步，交流伺服系统逐渐向轻量化、高速化、精确化和智能化发展。高性能的交流伺服系统在工业自动化领域的使用逐渐增多，为了将交流伺服系统的控制性能调试到最优状态，就必须采取一种用于交流伺服系统控制性能分析方法。但是，交流伺服系统控制性能评价指标复杂、层次多样、关联性强、具有较强的非线性特征，并且在不同工作情况下对交流伺服系统的控制性能要求也不同。目前，传统的评价方法中评价指标权重主观性较强，评价过程中定性成分较多，定量数据较少，需要一种科学、客观的方法对其进行改进。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种科学、客观的交流伺服系统控制性能分析方法，解决现有技术中交流伺服系统控制性能评价方法中存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供的交流伺服系统控制性能分析方法，包括步骤：
S1，采集预设台数Z台交流伺服系统的控制性能的评价指标数据，得到所述Z台交流伺服系统的评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000011
其中，
Figure GDA0003031947970000012
i表示第i台交流伺服系统，
Figure GDA0003031947970000013
表示第i台交流伺服系统的评价指标数据，3≤j≤M，ri,j分别表示第i台交流伺服系统的j个评价指标的值，M表示所述评价指标的个数，所述评价指标包括动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)以及频域响应评价指标(C)，其中，所述动态性能评价指标选(A)选自以下指标中的一个或者多个：超调量、调整时间、正反转速差率以及转速调整率，所述稳态性能评价指标(B)选自以下指标中的一个或者多个：转矩平均误差、转矩波动系数以及转速波动系数，所述频域响应评价指标(C)选自以下指标中的一个或者多个：截止频域、幅值裕度以及相角裕度；
S2，根据预设的最优值取值条件，确定所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000021
中的最优值
Figure GDA0003031947970000022
其中，r0,1,r0,2,......,r0,j分别表示对应的评价指标的最优值；
S3，获取所述评价指标的权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]，其中，所述权重值WS(1×j)表示j个所述评价指标的权重值的集合，所述wj表示第j个所述评价指标的权重值；
S4，根据所述权重值，以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据
Figure GDA0003031947970000023
与所述最优值
Figure GDA0003031947970000024
之间的关联系数，分别计算所述
Figure GDA0003031947970000025
与所述
Figure GDA0003031947970000026
之间的关联度
Figure GDA0003031947970000027
其中，
Figure GDA0003031947970000028
表示第i台交流伺服系统的评价指标数据
Figure GDA0003031947970000029
与所述最优值
Figure GDA00030319479700000210
之间的关联度；
S5，根据所述关联度
Figure GDA00030319479700000211
的大小，获取所述交流伺服系统的评价结果；其中，所述关联度
Figure GDA00030319479700000212
的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高。
优选地，所述步骤S1，包括以下步骤中的一个或者多个：
对被测交流伺服系统突加20N·m的负载，记录所述被测交流伺服系统的阶跃响应曲线，获取所述阶跃响应曲线中的所述超调量和所述调整时间；
对被测交流伺服系统在额定电压220V下空载运行，将转速设定为1000r/min，测量所述被测交流伺服系统的正反两个方向的转速平均值nccw和ncw，根据公式
Figure GDA00030319479700000213
计算正反转速差率Kn，其中，Kn为正反转速差率，ncw为交流伺服系统顺时针旋转时的转速平均值，单位为r/min，nccw为交流伺服系统逆时针旋转时的转速平均值，单位为r/min；
对被测交流伺服系统的转速设定为1000r/min，负载设定为10N·m，每隔10s将负载增大2N·m直到负载为30N·m，记录所述被测交流伺服系统的转速变化值与额定转速nN的百分比，按公式
Figure GDA00030319479700000214
计算得到所述被测交流伺服系统转速调整率Δn，其中i表示改变负载的次数，ni表示所述被测交流伺服系统的实际转速，单位为r/min，nN表示所述被测交流伺服系统的额定转速，单位为r/min；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统实际产生的电磁转矩曲线，按照公式
Figure GDA0003031947970000031
计算转矩平均误差
Figure GDA0003031947970000032
其中
Figure GDA0003031947970000033
为转矩平均误差，Ti为实际转矩大小，T*为设定转矩大小，N为采样次数；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统瞬时转矩的最大值Tmax，最小转矩值Tmin，按照公式
Figure GDA0003031947970000034
进行转矩波动系数的计算KfT，其中KfT为转矩波动系数，Tmax为瞬态转矩的最大值，单位为N·m，Tmin为瞬态转矩的最小值，单位为N·m；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统瞬时转速的最大值nmax，最小转速值nmin，按照公式
Figure GDA0003031947970000035
进行转速波动系数Kfn的计算，其中Kfn为转速波动系数，nmax为瞬态转速的最大值，单位为r/min，nmin为瞬态转速的最小值，单位为r/min；
优选地，所述预设的最优值取值条件包括：将所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000036
中的所述动态性能评价指标(A)以及所述稳态性能评价指标(B)中的最小值作为最优值；将所述频域响应评价指标(C)中的最大值作为最优值。
优选地，所述步骤S4，包括：
对所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000037
进行归一化处理，获得归一化后的所述ri,j的值；
按照公式Δij＝|ri,j-r0,j|对归一化后的所述ri,j的值计算绝对差值矩阵Δ(N×M)，其中，Δij为所述绝对差值矩阵第i行第j列元素的绝对值差值；
按照公式
Figure GDA0003031947970000038
计算关联系数矩阵ε(N×M)，其中，εij为所述关联系数矩阵元素值；
根据所述权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]，按照公式
Figure GDA0003031947970000041
分别计算所述
Figure GDA0003031947970000042
与所述
Figure GDA0003031947970000043
之间的关联度
Figure GDA0003031947970000044
优选地，所述对所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000045
进行归一化处理，获得归一化后的所述ri,j的值的步骤，包括：
对所述
Figure GDA0003031947970000046
中的所述频域响应评价指标(C)按照隶属度函数公式
Figure GDA0003031947970000047
计算归一化后的所述ri,j的值；
对所述
Figure GDA0003031947970000048
中的所述动态性能评价指标(A)以及所述稳态性能评价指标(B)按照隶属度函数公式
Figure GDA0003031947970000049
计算归一化后的所述ri,j的值；
其中，z为所述ri,j的原始实际值，所述公式f1和f2的输出值为归一化后的所述ri,j的值；u,v分别为对应的所述评价指标的下界和上界，z∈[u,v]。
优选地，所述j的所述动态性能(A)的具体评价指标包括所述超调量、所述调整时间、所述正反转速差率以及所述转速调整率，所述稳态性能(B)的具体评价指标包括所述转矩平均误差、所述转矩波动系数以及所述转速波动系数，所述频域响应(C)的具体评价指标包括所述截止频域、所述幅值裕度以及所述相角裕度；
所述获取所述评价指标的权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]的步骤，包括：
获取所述动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)、频域响应评价指标(C)中的评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)；
按照公式
Figure GDA00030319479700000410
进行层次总排序计算，得到控制性能评价指标权重值WS(1×10)＝[w1,w2,w3...,w10]。
优选地，所述获取动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)、频域响应评价指标(C)中的评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)的步骤，包括：
根据模糊层次分析理论中五标度法则构造模糊判断矩阵MA(4×4)、MB(3×3)以及MC(3×3)；
根据公式
Figure GDA0003031947970000051
构建一致性指标CIF，其中，n为模糊判断矩阵MA(4×4)、MB(3×3)以及MC(3×3)的维度；wp满足公式
Figure GDA0003031947970000052
中的约束条件；a＝1，为两评价指标间重要程度差异的度量单位；bpq为模糊判断矩阵中的第p行第q列元素；ypq＝b1q-bpq，为模糊判断矩阵的第一行第q列元素与第p行第q列元素之差，
Figure GDA0003031947970000053
为ypq的平均值；
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，采用和声搜索算法求解(w1,w2,...wn,bpq)的最优解
Figure GDA0003031947970000054
并将
Figure GDA0003031947970000055
中的
Figure GDA00030319479700000510
作为所评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)中的权重值。
优选地，所述将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，采用和声搜索算法求解(w1,w2,...wn,bpq)的最优解
Figure GDA0003031947970000056
的步骤，包括：
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，用和声搜索算法求出一组(w1,w2,...wn,bpq)使得目标函数值小于0.1；
根据K组解向量
Figure GDA0003031947970000057
将和声记忆库HM设置为一个K×H的二维矩阵，其中，H为(w1,w2,...wn,bpq)的中求解值的个数，xkh表示第k组解向量(w1,w2,...wn,bpq)的中对应的第h个求解值；
根据公式xkh＝La+(Lb-La)×rand()分别初始化所述HM中的K组解向量，并将所述K组解向量分别代入所述CIF目标函数，得到K个目标函数值f1,f2,f3,...fk；其中，La＝0.1为xkh变量的下界，Lb＝0.9为变量xkh的上界，rand()为产生[0,1]之间随机数的函数；
将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure GDA0003031947970000058
优选地，所述将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure GDA0003031947970000059
的步骤，包括：
获取预设的和声记忆库候选概率HMCR，调频宽度BW，基音调整概率PAR和即兴创作的次数N，判断所述rand()是否小于所述HMCR；
在所述rand()不小于所述HMCR时，即兴创作一组新的解向量
Figure GDA0003031947970000061
并将所述新的解向量
Figure GDA0003031947970000062
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
在所述rand()小于所述HMCR时，在所述HM内随机选择一组所述解向量作为新的解向量
Figure GDA0003031947970000063
判断所述rand()是否小于所述PAR，若是，则对所述新的解向量
Figure GDA0003031947970000064
以预设概率0.5进行扰动，并将扰动后的
Figure GDA0003031947970000065
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew，若否，直接将所述新的解向量
Figure GDA0003031947970000066
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
判断所述fnew是否小于所述fmin，若是，则将所述
Figure GDA0003031947970000067
替换所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最大的目标函数值fmax对应的解向量，并产生新的解向量进行下次迭代，若否，则直接产生新的解向量进行下次迭代；
判断当前迭代次数是否达到即兴创作的次数N，若是，将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure GDA0003031947970000068
若否，产生新的解向量进行下次迭代。
优选地，所述预设的和声记忆库候选概率HMCR＝0.95，调频宽度BW＝0.001，基音调整概率PAR＝0.9，即兴创作的次数N＝400-600，K＝100。
在本发明的技术方案中，本发明提出一种用于交流伺服系统性能分析方法可以从动态性能、稳态性能和频域响应方面对交流伺服系统控制性能进行分析，所述评价指标包括动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)以及频域响应评价指标(C)，其中，所述动态性能(A)评价指标选自以下指标中的一个或者多个：超调量、调整时间、正反转速差率以及转速调整率，所述稳态性能评价指标(B)选自以下指标中的一个或者多个：转矩平均误差、转矩波动系数以及转速波动系数，所述频域响应评价指标(C)选自以下指标中的一个或者多个：截止频域、幅值裕度以及相角裕度。具体的，通过步骤S1，采集预设台数Z台交流伺服系统的控制性能的评价指标数据，得到Z台交流伺服系统的评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000069
步骤S2，根据预设的最优值取值条件，确定所述评价指标数据集
Figure GDA00030319479700000610
中的最优值
Figure GDA00030319479700000611
步骤S3，获取所述评价指标的权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]；步骤S4，根据所述权重值，以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据
Figure GDA00030319479700000612
与所述最优值
Figure GDA00030319479700000613
之间的关联系数，分别计算所述
Figure GDA00030319479700000614
与所述
Figure GDA0003031947970000071
之间的关联度
Figure GDA0003031947970000072
步骤S5，根据所述关联度
Figure GDA0003031947970000073
的大小，获取所述交流伺服系统的评价结果；其中，所述关联度
Figure GDA0003031947970000074
的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高。本发明中的用于交流伺服系统性能分析方法结合具体的控制性能评价指标加权值以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据与所述最优值之间的关联度，通过关联度的大小来获取所述交流伺服系统的评价结果，其中，所述关联度
Figure GDA0003031947970000075
的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高，为交流伺服系统的方案设计、产品选型提供了参考方向。
附图说明
图1为本发明交流伺服系统控制性能分析方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明交流伺服系统控制性能分析方法的步骤S3的子流程示意图；
图3为本发明交流伺服系统控制性能分析方法步骤S3的和声搜索算法的流程示意图；
图4为本发明交流伺服系统控制性能分析方法的步骤S4的子流程示意图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
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的一部分实施例，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作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。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
请参阅图1，为实现上述目的，本发明的第一实施例提供一种交流伺服系统控制性能分析方法，本发明提供的交流伺服系统控制性能分析方法，应用于交流伺服系统转矩变化响应性能的评估，所述交流伺服系统控制性能分析方法包括如下步骤：
S1，采集预设台数Z台交流伺服系统的控制性能的评价指标数据，得到Z台交流伺服系统的评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000081
其中，
Figure GDA0003031947970000082
i表示第i台交流伺服系统，
Figure GDA0003031947970000083
表示第i台交流伺服系统的评价指标数据，3≤j≤M，ri,j分别表示第i台交流伺服系统的j个评价指标的值，M表示所述评价指标的个数。
所述评价指标包括动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)以及频域响应评价指标(C)，其中，所述动态性能评价指标(A)选自以下指标中的一个或者多个：超调量、调整时间、正反转速差率以及转速调整率，所述稳态性能评价指标(B)选自以下指标中的一个或者多个：转矩平均误差、转矩波动系数以及转速波动系数，所述频域响应评价指标(C)选自以下指标中的一个或者多个：截止频域、幅值裕度以及相角裕度。在本实施例中，以10个所述评价指标为例。
具体的，以上10个所述评价指标：超调量、调整时间、正反转速差率、转速调整率、转矩平均误差、转矩波动系数、转速波动系数、截止频域、幅值裕度和相角裕度的具体获取步骤如下：
对被测交流伺服系统突加20N·m的负载，记录所述被测交流伺服系统的阶跃响应曲线，获取所述阶跃响应曲线中的所述超调量和/或所述调整时间；
对被测交流伺服系统在额定电压220V下空载运行，将转速设定为1000r/min，测量所述被测交流伺服系统的正反两个方向的转速平均值nccw和ncw，根据公式
Figure GDA0003031947970000084
计算正反转速差率Kn，其中，Kn为正反转速差率，ncw为交流伺服系统顺时针旋转时的转速平均值，单位为r/min，nccw为交流伺服系统逆时针旋转时的转速平均值，单位为r/min；
对被测交流伺服系统的转速设定为1000r/min，负载设定为10N·m，每隔10s将负载增大2N·m直到负载为30N·m，记录所述被测交流伺服系统的转速变化值与额定转速nN的百分比，按公式
Figure GDA0003031947970000085
计算得到所述被测交流伺服系统转速调整率Δn，其中i表示改变负载的次数，ni表示所述被测交流伺服系统的实际转速，单位为r/min，nN表示所述被测交流伺服系统的额定转速，单位为r/min；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统实际产生的电磁转矩曲线，按照公式
Figure GDA0003031947970000091
计算转矩平均误差
Figure GDA0003031947970000092
其中
Figure GDA0003031947970000093
为转矩平均误差，Ti为实际转矩大小，T*为设定转矩大小，N为采样次数；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统瞬时转矩的最大值Tmax，最小转矩值Tmin，按照公式
Figure GDA0003031947970000094
进行转矩波动系数的计算KfT，其中KfT为转矩波动系数，Tmax为瞬态转矩的最大值，单位为N·m，Tmin为瞬态转矩的最小值，单位为N·m；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统瞬时转速的最大值nmax，最小转速值nmin，按照公式
Figure GDA0003031947970000095
进行转速波动系数Kfn的计算，其中Kfn为转速波动系数，nmax为瞬态转速的最大值，单位为r/min，nmin为瞬态转速的最小值，单位为r/min；
本领域技术人员应当知道，在JB/T 10184-200：《交流伺服驱动器通用技术条件》以及GB/T 16439-2009：《交流伺服系统通用技术条件》中可以知道上述相关性能评价指标的相关内容，在此不再赘述。
S2，根据预设的最优值取值条件，确定所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000096
中的最优值
Figure GDA0003031947970000097
其中，r0,1,r0,2,......,r0,j分别表示对应的评价指标的最优值。
在一较佳的实施例中，所述预设的最优值取值条件包括：将所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000098
中的所述动态性能评价指标(A)以及所述稳态性能评价指标(B)中的最小值作为最优值；将所述频域响应评价指标(C)中的最大值作为最优值。
通常来说，可以将控制性能评价指标分为正向指标和负向指标，正向指标中其数值越大对系统的越有利，则将评价指标数据集中正向指标的最大值作为最优值，例如截止频域、相角裕度和幅值裕度；负向指标中其数值越小对系统越有利，则将评价指标数据集中负向指标的最小值作为最优值，例如超调量、调整时间、正反转速差率、转速调整率、转矩平均误差、转矩波动系数、转速波动系数。
可以理解的是，在其他实施方式中，为了减小误差，可以去掉评价指标数据集中的一个或者几个最大值，以及一个或者几个最小值，然后根据预设的最优值取值条件进行选取最优值；以防止数据误测偏差带来的影响。当然，也可以在测试时采取多组测试取平均值的方式得到每台交流伺服系统的评价指标数据，这样可以不用删除最大值和最小值的方式。
可选地，在其他实施例中，最优值
Figure GDA0003031947970000101
也可以是根据算法对评价指标数据集中的数据进行计算后得到，也可以是根据理论计算直接设置的最优值。
S3，获取所述评价指标的权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]，其中，所述权重值WS(1×j)表示j个所述评价指标的权重值的集合，所述wj表示第j个所述评价指标的权重值。
请一并结合图2，在一具体示例中，步骤S3可以包括：
步骤S31，获取动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)、频域响应评价指标(C)中的评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)；
步骤S32，按照公式
Figure GDA0003031947970000102
进行层次总排序计算，得到控制性能评价指标权重值WS(1×10)＝[w1,w2,w3...,w10]。
其中，所述获取动态性能(A)、稳态性能(B)、频域响应(C)中的评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)的步骤，包括：
根据模糊层次分析理论中五标度法则构造模糊判断矩阵MA(4×4)、MB(3×3)以及MC(3×3)；
根据公式
Figure GDA0003031947970000103
构建一致性指标CIF，其中，n为模糊判断矩阵MA(4×4)、MB(3×3)以及MC(3×3)的维度；wp满足公式
Figure GDA0003031947970000104
中的约束条件；a＝1，为两评价指标间重要程度差异的度量单位；bpq为模糊判断矩阵中的第p行第q列元素；ypq＝b1q-bpq，为模糊判断矩阵的第一行第q列元素与第p行第q列元素之差，
Figure GDA0003031947970000111
为ypq的平均值；
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，采用和声搜索算法求解(w1,w2,...wn,bpq)的最优解
Figure GDA0003031947970000112
并将
Figure GDA0003031947970000113
中的
Figure GDA00030319479700001114
作为所评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)中的权重值。
其中，所述将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，采用和声搜索算法求解(w1,w2,...wn,bpq)的最优解
Figure GDA0003031947970000114
的步骤，包括：
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，用和声搜索算法求出一组(w1,w2,...wn,bpq)使得目标函数值小于0.1；
根据K组解向量
Figure GDA0003031947970000115
将和声记忆库HM设置为一个K×H的二维矩阵，，其中，H为(w1,w2,...wn,bpq)的中求解值的个数，xkh表示第k组解向量(w1,w2,...wn,bpq)的中对应的第h个求解值；
根据公式xkh＝La+(Lb-La)×rand()分别初始化所述HM中的K组解向量，并将所述K组解向量分别代入所述CIF目标函数，得到K个目标函数值f1,f2,f3,...fk；其中，La＝0.1为xkh变量的下界，Lb＝0.9为变量xkh的上界，rand()为产生[0,1]之间随机数的函数；
将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure GDA0003031947970000116
其中，所述将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure GDA0003031947970000117
的步骤，包括：
获取预设的和声记忆库候选概率HMCR，调频宽度BW，基音调整概率PAR和即兴创作的次数N，判断所述rand()是否小于所述HMCR；
在所述rand()不小于所述HMCR时，即兴创作一组新的解向量
Figure GDA0003031947970000118
并将所述新的解向量
Figure GDA0003031947970000119
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
在所述rand()小于所述HMCR时，在所述HM内随机选择一组所述解向量作为新的解向量
Figure GDA00030319479700001110
判断所述rand()是否小于所述PAR，若是，则对所述新的解向量
Figure GDA00030319479700001111
以预设概率0.5进行扰动，并将扰动后的
Figure GDA00030319479700001112
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew，若否，直接将所述新的解向量
Figure GDA00030319479700001113
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
判断所述fnew是否小于所述fmin，若是，则将所述
Figure GDA0003031947970000121
替换所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最大的目标函数值fmax对应的解向量，并产生新的解向量进行下次迭代，若否，则直接产生新的解向量进行下次迭代；
判断当前迭代次数是否达到即兴创作的次数N，若是，将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure GDA0003031947970000122
若否，产生新的解向量进行下次迭代。
具体的，以稳态性能评价指标(B)的评价指标权重值WB(1×3)的计算为例，来说明：
根据模糊层次分析理论中五标度法则构造模糊判断矩阵MB(3×3)，将转矩平均误差(B1)、转矩波动系数(B2)、转速波动系数(B3)评价指标权重值分别用w1,w2,w3表示，并根据B1、B2、B3之间的联系，以及表1中的五标度规则构造模糊判断矩阵
MB(3×3)，
M<sub>B</sub> B1 B2 B3
B1 0.5 0.6 0.7
B2 0.4 0.5 b<sub>23</sub>
B3 0.3 b<sub>32</sub> 0.5
表1 0.1～0.9五标度
Figure GDA0003031947970000123
根据模糊判断矩阵MB(3×3)和
公式
Figure GDA0003031947970000124
构建一致性指标CIF，其中，n＝3为模糊判断矩阵MB(3×3)的维度；wp满足公式
Figure GDA0003031947970000125
中的约束条件；a＝1，为两评价指标间重要程度差异的度量单位；bpq为模糊判断矩阵中的第p行第q列元素；ypq＝b1q-bpq，为模糊判断矩阵的第一行第q列元素与第p行第q列元素之差，
Figure GDA0003031947970000131
为ypq的平均值。
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，采用和声搜索算法求解(w1,w2,...wn,bpq)的最优解
Figure GDA0003031947970000132
具体的：
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，用和声搜索算法求出一组(w1,w2,...wn,bpq)使得目标函数值小于0.1；
根据100组解向量
Figure GDA0003031947970000133
设置和声记忆库HM为一个100×4的二维矩阵，其中，(w1,w2,...wn,bpq)的中求解值的个数4，xkh表示第k组解向量(w1,w2,...wn,bpq)的中对应的第h个求解值；
根据公式xkh＝La+(Lb-La)×rand()分别初始化所述HM中的100组解向量，并将所述100组解向量分别代入所述CIF目标函数，得到100个目标函数值f1,f2,f3,...fk；其中，La＝0.1为xkh变量的下界，Lb＝0.9为变量xkh的上界，rand()为产生[0,1]之间随机数的函数；
请一并结合图3，为本实施例中一具体示例中的和声搜索算法的流程图，包括步骤：
步骤S100，获取预设的和声记忆库候选概率HMCR＝0.95，调频宽度BW＝0.001，基音调整概率PAR＝0.9，即兴创作的次数N＝500；
步骤S101，判断所述rand()是否小于所述HMCR；
步骤S1021，在所述rand()不小于所述HMCR时，即兴创作一组新的解向量
Figure GDA0003031947970000134
并将所述新的解向量
Figure GDA0003031947970000135
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
步骤S1022，在所述rand()小于所述HMCR时，在所述HM内随机选择一组所述解向量作为新的解向量
Figure GDA0003031947970000136
判断所述rand()是否小于所述PAR；若是，进入步骤S1031，若否，进入步骤S1032；
步骤S1031，则对所述新的解向量
Figure GDA0003031947970000137
以预设概率0.5进行扰动，并将扰动后的
Figure GDA0003031947970000138
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
步骤S1032，直接将所述新的解向量
Figure GDA0003031947970000139
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
步骤S104，判断所述fnew是否小于所述fmin；若是，进入步骤S1041，若否，返回步骤S101直接产生新的解向量进行下次迭代；
步骤S1041，将所述
Figure GDA0003031947970000141
替换所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最大的目标函数值fmax对应的解向量，并返回步骤S101产生新的解向量进行下次迭代；
步骤105，判断当前迭代次数是否达到即兴创作的次数N＝500，若是，将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure GDA0003031947970000142
若否，返回步骤S101直接产生新的解向量进行下次迭代。
S4，根据所述权重值，以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据
Figure GDA0003031947970000143
与所述最优值
Figure GDA0003031947970000144
之间的关联系数，分别计算所述
Figure GDA0003031947970000145
与所述
Figure GDA0003031947970000146
之间的关联度
Figure GDA0003031947970000147
其中，
Figure GDA0003031947970000148
表示第i台交流伺服系统的评价指标数据
Figure GDA0003031947970000149
与所述最优值
Figure GDA00030319479700001410
之间的关联度。
进一步地，请一并结合图4，所述步骤S4，包括：
S41，对所述评价指标数据集
Figure GDA00030319479700001411
进行归一化处理，获得归一化后的所述ri,j的值；
S42，按照公式Δij＝|ri,j-r0,j|对归一化后的所述ri,j的值计算绝对差值矩阵Δ(N×M)，其中，Δij为所述绝对差值矩阵第i行第j列元素的绝对值差值；
S43，按照公式
Figure GDA00030319479700001412
计算关联系数矩阵ε(N×M)，其中，εij为所述关联系数矩阵元素值；
S44，根据所述权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]，按照公式
Figure GDA00030319479700001413
分别计算所述
Figure GDA00030319479700001414
与所述
Figure GDA00030319479700001415
之间的关联度
Figure GDA00030319479700001416
本发明一较佳示例中采用灰色关联度计算方式，灰色关联分析在灰色理论中是一个很重要的部分，国内外很多研究人员对构造灰色关联模型进行了长时间的探索，并取得了很多创新性的成就。根据白色系统和黑色系统，邓聚龙教授提出了一种解决信息不完备系统的数学方法，即灰色关联分析法[31]。按照经典控制理论，颜色代表的是对于一个系统已知信息的多少，白色就代表信息充足，比如传统的液压控制系统，输入与输出之间的关系是能够确定的。然而，对于一个黑色系统代表信息量完全缺失，对系统的内部结构与元素间关系是完全不确定的系统，通常称为这个叫做黑箱或者黑盒[54-57]。灰色系统就是介于这两者之间，表示该系统的信息量有部分缺失，对该系统只有部分了解。机器人交流伺服电机的综合性能受到各种因素影响，因素包含的方面较多，而且不同因素间的耦合性较强。对于这些因素的评估通常是以统计学和运筹学为基础的方法进行描述，并不适用于复杂多变的场合。灰色关联分析法是一种多因素统计的分析方法，常用与多属性决策领域。它以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来描述各因素间的关系强弱、大小和次序。
在其他实施方式中，所述关联度的计算方式可以是其他实施方式，以上灰色关联度计算方式为本发明一较佳示例。还有基于Apriori算法、Hash算法等其他方式的关联度算法，在此不再赘述。
具体的，所述步骤S41，对所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000151
进行归一化处理，获得归一化后的所述ri,j的值的步骤，包括：
对所述
Figure GDA0003031947970000152
中的所述频域响应评价指标(C)按照隶属度函数公式
Figure GDA0003031947970000153
计算归一化后的所述ri,j的值；
对所述
Figure GDA0003031947970000154
中的所述动态性能评价指标(A)以及所述稳态性能评价指标(B)按照隶属度函数公式
Figure GDA0003031947970000155
计算归一化后的所述ri,j的值；
其中，z为所述ri,j的原始实际值，所述公式f1和f2的输出值为归一化后的所述ri,j的值；u,v分别为对应的所述评价指标的下界和上界，z∈[u,v]。
具体的，当控制性能评价指标数据越大对交流伺服系统影响越有利时，将这种控制性能评价指标称为正向指标采用公式f1作为该指标的隶属度函数，如截止频率等性能指标。当控制性能评价指标数据越大对交流伺服系统影响越有害时，将这种控制性能评价指标数据称为负向指标采用公式f2作为该指标的隶属度函数，如超调量等。然后，将控制性能评价指标数据通过对应的隶属度函数进行映射，将各个控制性能评价指标数据映射到[0,1]之间，统一评价指标的量纲，以便后续关联度计算。
S5，根据所述关联度
Figure GDA0003031947970000156
的大小，获取所述交流伺服系统的评价结果；其中，所述关联度
Figure GDA0003031947970000157
的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高。
具体的，通常可以定综合性能评估级别，例如设定机器人交流伺服电机综合性能级别为好、较好、中、较差、差五个级别，并设定综合性能级别对应的灰色关联度分段值为0.8，0.7，0.6，0.45。综合性能级别与灰色关联度之间的对应关系如表2所示。
表2综合性能分级
Figure GDA0003031947970000161
将机器人交流伺服电机灰色关联度与表2中的分段值进行比较，对机器人交流伺服电机的综合性能进行分级，确定机器人交流伺服电机的综合性能评级。
具体实例：
在一具体计算实例中，交流伺服系统控制性能指标权重为：
w<sub>1</sub> w<sub>2</sub> w<sub>3</sub> w<sub>4</sub> w<sub>5</sub>
0.046 0.046 0.051 0.086 0.046
w<sub>6</sub> w<sub>7</sub> w<sub>8</sub> w<sub>9</sub> w<sub>10</sub>
0.109 0.072 0.128 0.221 0.192
选取I1,I2,…,I100中最大的交流伺服系统控制性能评价指标数据，按照归一化处理后，具体见隶属度函数f1和f2，得到控制性能评价指标隶属度；控制性能评价指标的加权值为隶属度乘以对应的权重值；分段值为对比参照的理论区间。
Figure GDA0003031947970000162
Figure GDA0003031947970000171
可以看到选取I1,I2,…,I100中最大的交流伺服系统控制性能较为优秀。具体表现为在稳态性能评价指标加权值上远远超过分段值。但是在超调量、转速调整率、相角裕度等评价指标加权值上低于分段值。反映出交流伺服系统控制性能中稳态性能较优秀，动态性能与频域响应较差。
在本发明的技术方案中，本发明提出一种用于交流伺服系统性能分析方法可以从动态性能、稳态性能和频域响应方面对交流伺服系统控制性能进行分析，所述评价指标包括动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)以及频域响应评价指标(C)，其中，所述动态性能(A)评价指标选自以下指标中的一个或者多个：超调量、调整时间、正反转速差率以及转速调整率，所述稳态性能评价指标(B)选自以下指标中的一个或者多个：转矩平均误差、转矩波动系数以及转速波动系数，所述频域响应评价指标(C)选自以下指标中的一个或者多个：截止频域、幅值裕度以及相角裕度。具体的，通过步骤S1，采集预设台数Z台交流伺服系统的控制性能的评价指标数据，得到Z台交流伺服系统的评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000172
步骤S2，根据预设的最优值取值条件，确定所述评价指标数据集
Figure GDA0003031947970000173
中的最优值
Figure GDA0003031947970000174
步骤S3，S3，获取所述评价指标的权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]；步骤S4，根据所述权重值，以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据
Figure GDA0003031947970000175
与所述最优值
Figure GDA0003031947970000176
之间的关联系数，分别计算所述
Figure GDA0003031947970000177
与所述
Figure GDA0003031947970000178
之间的关联度
Figure GDA0003031947970000179
步骤S5，根据所述关联度
Figure GDA00030319479700001710
的大小，获取所述交流伺服系统的评价结果；其中，所述关联度
Figure GDA00030319479700001711
的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高。本发明中的用于交流伺服系统性能分析方法结合具体的控制性能评价指标加权值以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据与所述最优值之间的关联度，通过关联度的大小来获取所述交流伺服系统的评价结果，其中，所述关联度
Figure GDA00030319479700001712
的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高，为交流伺服系统的方案设计、产品选型提供了参考方向。
针对机器人交流伺服电机综合性能评估中指标数据信息量缺失导致其综合性能难以定量评估的问题，本章采用灰色关联分析法对机器交流伺服电机的综合性能评估展开研究。首先，建立机器人交流伺服电机综合性能评估指标数据的参考序列和比较序列。其次，结合参考序列与比较序列建立关联系数矩阵。然后，根据指标权重与关联系数矩阵计算机器人交流伺服电机的关联度大小，并根据关联度对机器人交流伺服电机综合性能进行定量评估，确定机器人交流伺服电机的综合性能评级。最后，结合机器人交流伺服电机综合性能评估指标数据集对所提出的评估方法进行仿真实验，并将基于灰色关联度的机器人交流伺服电机的综合性能评估结果与第三章中的基于模糊层次分析法的机器人交流伺服电机综合性能评估结果进行对比，实验结果表明，两种方法的评估结果一致，能够有效的对机器人交流伺服电机的综合性能进行评估。
本发明还提供一种交流伺服系统控制性能分析装置，所述交流伺服系统控制性能分析装置包括存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的操作系统以及计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上中任一项所述的交流伺服系统控制性能分析方法的步骤。
可以理解的是，由于本实施例中的包含交流伺服系统控制性能分析方法的计算机程序至少包括上述交流伺服系统控制性能分析方法实施例的全部技术方案，同时至少具有以上实施例的全部技术效果，此处不再一一赘述。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例交流伺服系统控制性能分析方法的的步骤。
由于本实施例计算机可读存储介质的技术方案至少包括上述交流伺服系统控制性能分析方法实施例的全部技术方案，因此至少具有以上实施例的全部技术效果，此处不再一一赘述。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备进入本发明各个实施例所述的方法。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，包括步骤：
S1，采集预设台数Z台交流伺服系统的控制性能的评价指标数据，得到所述Z台交流伺服系统的评价指标数据集
Figure FDA0003031947960000011
其中，
Figure FDA0003031947960000012
i表示第i台交流伺服系统，
Figure FDA0003031947960000013
表示第i台交流伺服系统的评价指标数据，3≤j≤M，ri,j分别表示第i台交流伺服系统的j个评价指标的值，M表示所述评价指标的个数，所述评价指标包括动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)以及频域响应评价指标(C)，其中，所述动态性能评价指标选(A)选自以下指标中的一个或者多个：超调量、调整时间、正反转速差率以及转速调整率，所述稳态性能评价指标(B)选自以下指标中的一个或者多个：转矩平均误差、转矩波动系数以及转速波动系数，所述频域响应评价指标(C)选自以下指标中的一个或者多个：截止频域、幅值裕度以及相角裕度；
S2，根据预设的最优值取值条件，确定所述评价指标数据集
Figure FDA0003031947960000014
中的最优值
Figure FDA0003031947960000015
其中，r0,1,r0,2,......,r0,j分别表示对应的评价指标的最优值；
S3，获取所述评价指标的权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]，其中，所述权重值WS(1×j)表示j个所述评价指标的权重值的集合，所述wj表示第j个所述评价指标的权重值；
S4，根据所述权重值，以及每台所述交流伺服系统的评价指标数据
Figure FDA0003031947960000016
与所述最优值
Figure FDA0003031947960000017
之间的关联系数，分别计算所述
Figure FDA0003031947960000018
与所述
Figure FDA0003031947960000019
之间的关联度
Figure FDA00030319479600000110
其中，
Figure FDA00030319479600000111
表示第i台交流伺服系统的评价指标数据
Figure FDA00030319479600000112
与所述最优值
Figure FDA00030319479600000113
之间的关联度；
S5，根据所述关联度
Figure FDA00030319479600000114
的大小，获取所述交流伺服系统的评价结果；其中，所述关联度
Figure FDA00030319479600000115
的值越大对应的所述交流伺服系统的综合性能评价越高。
2.根据权利要求1中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述步骤S1，包括以下步骤中的一个或者多个：
对被测交流伺服系统突加20N·m的负载，记录所述被测交流伺服系统的阶跃响应曲线，获取所述阶跃响应曲线中的所述超调量和所述调整时间；
对被测交流伺服系统在额定电压220V下空载运行，将转速设定为1000r/min，测量所述被测交流伺服系统的正反两个方向的转速平均值nccw和ncw，根据公式
Figure FDA0003031947960000021
计算正反转速差率Kn，其中，Kn为正反转速差率，ncw为交流伺服系统顺时针旋转时的转速平均值，单位为r/min，nccw为交流伺服系统逆时针旋转时的转速平均值，单位为r/min；
对被测交流伺服系统的转速设定为1000r/min，负载设定为10N·m，每隔10s将负载增大2N·m直到负载为30N·m，记录所述被测交流伺服系统的转速变化值与额定转速nN的百分比，按公式
Figure FDA0003031947960000022
计算得到所述被测交流伺服系统转速调整率Δn，其中i表示改变负载的次数，ni表示所述被测交流伺服系统的实际转速，单位为r/min，nN表示所述被测交流伺服系统的额定转速，单位为r/min；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统实际产生的电磁转矩曲线，按照公式
Figure FDA0003031947960000023
计算转矩平均误差
Figure FDA0003031947960000024
其中
Figure FDA0003031947960000025
为转矩平均误差，Ti为实际转矩大小，T*为设定转矩大小，N为采样次数；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统瞬时转矩的最大值Tmax，最小转矩值Tmin，按照公式
Figure FDA0003031947960000026
进行转矩波动系数的计算KfT，其中KfT为转矩波动系数，Tmax为瞬态转矩的最大值，单位为N·m，Tmin为瞬态转矩的最小值，单位为N·m；
对被测交流伺服系统施加20N·m的恒定负载稳定运行，记录所述被测交流伺服系统瞬时转速的最大值nmax，最小转速值nmin，按照公式
Figure FDA0003031947960000027
进行转速波动系数Kfn的计算，其中Kfn为转速波动系数，nmax为瞬态转速的最大值，单位为r/min，nmin为瞬态转速的最小值，单位为r/min。
3.根据权利要求2中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述预设的最优值取值条件包括：将所述评价指标数据集
Figure FDA0003031947960000031
中的所述动态性能评价指标(A)以及所述稳态性能评价指标(B)中的最小值作为最优值；将所述频域响应评价指标(C)中的最大值作为最优值。
4.根据权利要求1中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：
对所述评价指标数据集
Figure FDA0003031947960000032
进行归一化处理，获得归一化后的所述ri,j的值；
按照公式Δij＝|ri,j-r0,j|对归一化后的所述ri,j的值计算绝对差值矩阵Δ(N×M)，其中，Δij为所述绝对差值矩阵第i行第j列元素的绝对值差值；
按照公式
Figure FDA0003031947960000033
计算关联系数矩阵ε(N×M)，其中，εij为所述关联系数矩阵元素值；
根据所述权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]，按照公式
Figure FDA0003031947960000034
分别计算所述
Figure FDA0003031947960000035
与所述
Figure FDA0003031947960000036
之间的关联度
Figure FDA0003031947960000037
5.根据权利要求4中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述对所述评价指标数据集
Figure FDA0003031947960000038
进行归一化处理，获得归一化后的所述ri,j的值的步骤，包括：
对所述
Figure FDA0003031947960000039
中的所述频域响应评价指标(C)按照隶属度函数公式
Figure FDA00030319479600000310
计算归一化后的所述ri,j的值；
对所述
Figure FDA00030319479600000311
中的所述动态性能评价指标(A)以及所述稳态性能评价指标(B)按照隶属度函数公式
Figure FDA00030319479600000312
计算归一化后的所述ri,j的值；
其中，z为所述ri,j的原始实际值，所述公式f1和f2的输出值为归一化后的所述ri,j的值；u,v分别为对应的所述评价指标的下界和上界，z∈[u,v]。
6.根据权利要求1中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述j的所述动态性能(A)的具体评价指标包括所述超调量、所述调整时间、所述正反转速差率以及所述转速调整率，所述稳态性能(B)的具体评价指标包括所述转矩平均误差、所述转矩波动系数以及所述转速波动系数，所述频域响应(C)的具体评价指标包括所述截止频域、所述幅值裕度以及所述相角裕度；
所述获取所述评价指标的权重值WS(1×j)＝[w1,w2,w3...,wj]的步骤，包括：
获取所述动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)、频域响应评价指标(C)中的评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)；
按照公式
Figure FDA0003031947960000041
进行层次总排序计算，得到控制性能评价指标权重值WS(1×10)＝[w1,w2,w3...,w10]。
7.根据权利要求6中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述获取动态性能评价指标(A)、稳态性能评价指标(B)、频域响应评价指标(C)中的评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)的步骤，包括：
根据模糊层次分析理论中五标度法则构造模糊判断矩阵MA(4×4)、MB(3×3)以及MC(3×3)；
根据公式
Figure FDA0003031947960000042
构建一致性指标CIF，其中，n为模糊判断矩阵MA(4×4)、MB(3×3)以及MC(3×3)的维度；wp满足公式
Figure FDA0003031947960000043
中的约束条件；a＝1，为两评价指标间重要程度差异的度量单位；bpq为模糊判断矩阵中的第p行第q列元素；ypq＝b1q-bpq，为模糊判断矩阵的第一行第q列元素与第p行第q列元素之差，
Figure FDA0003031947960000044
为ypq的平均值；
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，采用和声搜索算法求解(w1,w2,...wn,bpq)的最优解
Figure FDA0003031947960000045
并将
Figure FDA0003031947960000051
中的
Figure FDA00030319479600000512
作为所评价指标权重值WA(1×4)、WB(1×3)以及WC(1×3)中的权重值。
8.根据权利要求7中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，采用和声搜索算法求解(w1,w2,...wn,bpq)的最优解
Figure FDA0003031947960000052
的步骤，包括：
将所述构建一致性指标CIF的公式作为目标函数，用和声搜索算法求出一组(w1,w2,...wn,bpq)使得目标函数值小于0.1；
根据K组解向量
Figure FDA0003031947960000053
将和声记忆库HM设置为一个K×H的二维矩阵，其中，H为(w1,w2,...wn,bpq)的中求解值的个数，xkh表示第k组解向量(w1,w2,...wn,bpq)的中对应的第h个求解值；
根据公式xkh＝La+(Lb-La)×rand()分别初始化所述HM中的K组解向量，并将所述K组解向量分别代入所述CIF目标函数，得到K个目标函数值f1,f2,f3,...fk；其中，La＝0.1为xkh变量的下界，Lb＝0.9为变量xkh的上界，rand()为产生[0,1]之间随机数的函数；
将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure FDA0003031947960000054
9.根据权利要求8中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure FDA0003031947960000055
的步骤，包括：
获取预设的和声记忆库候选概率HMCR，调频宽度BW，基音调整概率PAR和即兴创作的次数N，判断所述rand()是否小于所述HMCR；
在所述rand()不小于所述HMCR时，即兴创作一组新的解向量
Figure FDA0003031947960000056
并将所述新的解向量
Figure FDA0003031947960000057
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew；
在所述rand()小于所述HMCR时，在所述HM内随机选择一组所述解向量作为新的解向量
Figure FDA0003031947960000058
判断所述rand()是否小于所述PAR，若是，则对所述新的解向量
Figure FDA0003031947960000059
以预设概率0.5进行扰动，并将扰动后的
Figure FDA00030319479600000510
代入所述CIF目标函数得到的目标函数值fnew，若否，直接将所述新的解向量
Figure FDA00030319479600000511
代入所述CIF 目标函数得到的目标函数值fnew；
判断所述fnew是否小于所述fmin，若是，则将所述
Figure FDA0003031947960000061
替换所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最大的目标函数值fmax对应的解向量，并产生新的解向量进行下次迭代，若否，则直接产生新的解向量进行下次迭代；
判断当前迭代次数是否达到即兴创作的次数N，若是，将所述目标函数值f1,f2,f3,...fk中最小的目标函数值fmin对应的解向量表示为所述
Figure FDA0003031947960000062
若否，产生新的解向量进行下次迭代。
10.根据权利要求9中所述的交流伺服系统控制性能分析方法，其特征在于，所述预设的和声记忆库候选概率HMCR＝0.95，调频宽度BW＝0.001，基音调整概率PAR＝0.9，即兴创作的次数N＝400-600，K＝100。
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