【技术实现步骤摘要】
基于时间最短路径规划的智能工况排序方法
[0001]本专利技术属于自动化
,具体涉及是一种智能流动传热工况排序方法,可用于工厂自动化设备测试工况排序,保证设备测试与后续运行过程安全、平稳、高效。
技术介绍
[0002]为确保工厂自动化设备安全、平稳、高效地运行,大多数设备在投产前或运行中都要经过一系列复杂的工况测试实验。设备测试所需要切换的工况通常是多个包含不同压力、温度、流量等参数在内的运行指标,为了保证不产生额外的设备损耗,同时确保工况切换时的时间最短、效率最高、能耗最低,有必要在实验前对全部实验工况进行排序。目前多数的工况测试实验仍然依靠人力,面临着效率低下、过程复杂等问题,工况之间的排序与切换也基本依赖设备操作人员的经验,给出的测试结果并非最优解,可能会对设备造成额外的损耗。
[0003]根据工况排序的优化目标,可将此问题引申为寻找全遍历最短路径的旅行商问题TSP。自上世纪末M.Dorigo开发出蚁群算法之后,许多学者开始使用这种算法并顺利解决了诸多经典组合优化问题,TSP问题就属于其中的一类。蚁群算法有着分布式计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是一种启发式全局优化算法。算法的基本思想为:用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解,用所有行走路径构成问题的解空间。蚂蚁会沿较短路径释放高浓度信息素,随着时间的推进,较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高,选择该路径的蚂蚁个数也逐渐增多。通过多次迭代,整个蚂蚁群体会在正反馈的作用下逐渐收敛至某路径,即为待优化问题的最优解。
[0004]文献 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于时间最短路径规划的设备工况排序方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)对实验工况排序进行建模,即将工况排序问题简化为旅行商问题TSP:设全部实验工况为顶点集V={1,2,
…
,n},工况切换过程为边集E={x
ij
|i,j∈V},工况切换时间构成边长集D=[d
ij
]
n
×
n
,d
ij
≥0,i,j∈V,n为实验工况顶点总个数;利用上述参数构成TSP问题中的城市无向图G=(V,E,D);(2)求解工况切换时间:利用各工况压力P、流量F、温度T,求解(1)中边长集D,得到任意两个工况点间的切换时间t
ij
:其中,p
i
、c
i
、t
ini
、t
outi
分别表示第i个工况的压力、流量、流入温度和流出温度;p
j
、c
j
、t
inj
、t
outj
分别表示第j个工况的压力、流量及流入流出温度,用求解出全部工况点间的切换时间t
ij
构成工况切换时间集T;(3)构建全连接有向图所表示的设备工况模型:3a)将与工况压力、流量、流入温度和流出温度这四个变量相关的权值转化为二维平面上的欧氏距离b
ij
,用低维坐标表示各工况点,使用多维尺度分析MDS方法对工况切换时间集T进行降维,得到降维之后的工况间距离集Z;3b)使用降维后的工况间距离集Z及工况顶点集V、工况切换过程边集E,构成由全连接有向图所表示的设备工况模型G'=(V,E,Z);(4)使用蚁群算法迭代寻找遍历工况模型G'的最优路径:4a)设置最大迭代次数为200;4b)使用m个蚂蚁遍历工况模型有向图,实时更新蚁群算法中的信息素浓度τ
ij
和启发项η
ij
,得到第k只蚂蚁选择某条路径的概率p;4c)使用粒子群算法对概率p中的调节因子α和β进行优化,重新计算蚂蚁所途经每条路径的被选择概率4d)重复4b)到4c)直至达到最大迭代次数,得到遍历有向图的最优路径。(5)使用最优路径得到工况列表最佳排序方案。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(2)构成的工况切换时间集T,表示如下:T=[t
ij
]
n
×
n
=t
ij
≥0,i,j∈V。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(3a)中将与工况压力、流量、流入温度和流出温度这四个变量相关的权值转化为二维平面上...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈为胜,常晶,王姝霖,智斌亮,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:
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