1.一种基于头脑风暴的圆盘剪重叠量控制器参数优化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：建立重叠量参数控制的数学模型

设定圆盘剪刀盘重叠量的控制数学模型为：

δ＝Φ-H2Rcosα，      (1)

其中，δ是重叠量，Φ是偏心套外圆的直径，H为机架的上、下偏心套外圆中心距离；R为偏心套的偏心距；α为偏心套的旋转角度，定义偏心套在最高位置时为0°，重叠量调整时偏心套旋转角度范围为0°-180°；

步骤2：设置实际问题和头脑风暴优化策略的相关参数

模型参数包括切边圆盘剪重叠量所允许的最小偏差M；

头脑风暴优化策略的参数包括：种群的规模N，N为整数；最大迭代次数为Tmax，Tmax为整数；P1、P2、P3、P4分别是不同的选择概率参数，P1、P2、P3、P4均为{0，1}之间的数；迭代次数初值t＝0；

步骤3：产生N组初始的PID控制模型参数

确定N组初始的PID控制模型参数的集合X：X＝[X1,X2,...,Xi,...,XN]，其中Xi＝[XiP,XiI,XiD]，这N组PID参数的确定是随机的，其中XiP、XiI、XiD分别为PID控制模型中的比例、积分、微分系数；

步骤4：对PID参数进行评估

根据切边圆盘剪的重叠量控制中控制器的每一组PID参数集，调用控制系统的适应度函数，计算出每一组控制器所控制的切边圆盘剪重叠量的偏差大小，作为每组及其全局最优PID参数集的评价体系；

将控制系统的误差性能指标来当作适应度函数，根据不同的误差性能指标得到不同的参数优化值，本步骤中选择PID参数控制中的积分时间和绝对误差性能指标来进行适应度求取，即：ITAE＝∫t|e|dt，      (2)

式(2)中，e为圆盘剪重叠量的偏差大小，t是积分时间，dt是积分时间的微分；

步骤5：基于头脑风暴优化思想对PID参数集进行更新操作更新过程分为三个步骤：首先对当前群体中的个体根据不同特性进行聚类操作，确定出聚类个数及其相应的个体；其次是通过特有的选择机制对当前群体中的个体进行更新；

最后对各更新个体进行局部调整和变异，以期得到更好的新个体，对PID参数集中的各组参数，进行以下的操作：

5.1)对PID参数进行聚类，聚类算法具体步骤为：

Ⅰ)创建两个队列，即有序队列和结果队列，有序队列用来存储类中所有PID参数个体，这些个体是按与聚类中心的PID参数个体之间距离的升序排列；结果队列用来存储这些PID参数个体的排列次序；

Ⅱ)如果PID参数中所有个体都处理完毕，则算法结束；

否则，选择一个未处理(即不在结果队列中)且为聚类中心的PID参数个体，找到在此区域内的所有PID参数个体，如果该PID个体不存在于结果队列中，则将其放入有序队列中，并按与聚类中心之间的距离进行排序；

Ⅲ)如果有序队列为空，则跳至步骤Ⅱ)；否则，从有序队列中取出第一个PID参数个体进行拓展，即与聚类中心之间距离最小的参数个体称为拓展点，并将取出的PID参数个体保存至结果队列中，如果取出的PID参数个体不存在结果队列当中的话，进行以下判断：ⅰ)判断该拓展点是否是聚类中心，如果不是，回到步骤Ⅲ)；否则找到该拓展点为聚类中心区域的所有PID参数个体；

ⅱ)判断该区域内的PID参数个体是否已经存在结果队列，是则不处理，否则进入下一步；

ⅲ)如果有序队列中已经存在该区域内的PID参数个体，如果此时新的聚类区域范围小于旧的聚类区域范围，有序队列则重新按与聚类中心PID参数个体之间的距离进行排序；

ⅳ)如果有序队列中不存在该区域内的PID参数个体，则插入该PID参数个体，并对有序队列重新排序；

Ⅳ)过程结束，输出结果有序队列中的所有PID参数个体；

5.2)选择操作；

5.3)变异操作；

步骤6：判断所有的PID参数个体是否已更新完成，若产生的新PID参数个体数目达到N，则继续步骤7；否则返回步骤5；

步骤7：判断迭代次数t是否达到最大迭代次数Tmax，若迭代次数小于最大迭代次数Tmax或最优PID参数所得到的切边圆盘剪重叠量偏差大于初始设定的最小偏差M，则需要另外设置迭代次数Tmax＝Tmax+1，转到步骤4重新处理；若迭代次数达到最大迭代次数Tmax，则输出当前的PID参数组，即成。

2.根据权利要求1所述的基于头脑风暴的圆盘剪重叠量控制器参数优化方法，其特征在于：所述的步骤5.2)中，在第t次迭代中，对于当前的任意一组PID参数，根据下面的头脑风暴算法特有的选择机制选择出要更新的PID参数，具体地说，对于第i组父代PID参数，随机产生一个0-1之间的随机数rand1，分为以下两种情况：若rand1小于概率P1，则以P2为概率选择一个类中的PID参数进行更新；具体地说，产生一个随机数rand2，若rand2小于概率P3，则选择该类的类中心作为更新对象，否则，从该类中随机选择一组PID参数个体作为更新的对象；

若rand1大于或等于概率P1，随机选择两个类产生新的PID参数个体；具体说，产生一个

0-1间的随机值rand3，如果rand3小于概率P4，将两个类的聚类中心合并后再加随机值产生新PID参数个体；否则，分别从两个类中各选择一组PID参数个体合并后产生新的PID参数个体，上述的P1、P2、P3、P4均为头脑风暴算法中自带的概率参数，该四个变量值均选择0-1之间的确定数。

3.根据权利要求2所述的基于头脑风暴的圆盘剪重叠量控制器参数优化方法，其特征在于：所述的步骤5.3)中，在得到第i组及其全局最优PID参数后，i＝1,2,…,N，接下来就是对这N组PID参数进行调整操作，通过PID参数调整方程进行，PID参数的调整方程式是：在式(3)中，Xi(t)表示第t次迭代的第i组PID参数，即父代，Xi(t+1)表示第t+1次迭代的第i组PID参数，即子代，rand(0,1)表示0-1之间的随机数，

Ximin、Ximax表示第t次迭代中第i组的PID参数最大值和最小值，Random(Ximin,Ximax)表示Ximin到Ximax的随机值，Xbest1(t)和Xbest2(t)表示第t次迭代中的任意的两个PID参数个体，otherwise表示rand(0,1)不满足小于0.05的其他所有条件；

计算第i个新产生的PID参数个体的目标函数值，将子代与父代进行比较，从而保留更好的PID参数个体；

通过以上的迭代公式，每个PID参数组将不断更新，这样便于寻找出更适合用于控制切边圆盘剪重叠量的PID参数组。