本实用新型专利技术公开了一种干冰清洗车PSO-PID升降控制装置，包括PSO-PID控制器、速度传感器和电液比例换向阀，速度传感器与PSO-PID控制器的输入端连接，PSO-PID控制器的输出端与电液比例换向阀连接，电液比例换向阀与卷筒装置升降机构的动力系统逻辑控制连接；速度传感器安装在卷筒装置的升降机构上。本实用新型专利技术装置，通过对干冰清洗车升降机构升降速度的实时监测，采用PSO-PID控制器实时调节PID参数，避开了复杂的数学模型，易于找到PID参数的全局最优解，获得理想的控制效果，避免了手工整定PID参数的繁琐过程；自适应优化算法具有算法简单、参数少、优化速度快，优化质量高等优点。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）
【技术实现步骤摘要】
本技术属于干冰清洗车制造
，特别涉及一种干冰清洗车PS0-PID升 降控制装置。
技术介绍
干冰清洗车是一种以压缩空气作为动力与载体，以被加速的干冰颗粒为介质对变 电站中的绝缘子进行清洗的专用机械设备。干冰清洗车升降机构速度控制系统由电液比例 阀控液压马达系统组成。传统干冰清洗车升降机构速度控制是通过经验规则结合人工试凑 的方式调整PID来实现的。干冰清洗车升降机构具有非线性和时变不确定性，难以建立精确 的数学模型，常规PID控制器往往费时且难以满足控制要求，而基于其它的一些解析优化法 也常常因对象模型的不确定而难以得到全局最优解。
技术实现思路
本技术的目的是提供一种干冰清洗车PS0-PID升降控制装置，解决现有技术 存在的控制过程繁琐、费时、效果不佳的技术问题。 本技术所采用的技术方案是，一种干冰清洗车PS0-PID升降控制装置，包括 PS0-PID控制器、速度传感器和电液比例换向阀，速度传感器与PS0-PID控制器的输入端连 接，PS0-PID控制器的输出端与电液比例换向阀连接，电液比例换向阀与卷筒装置升降机构 的动力系统逻辑控制连接。 本技术与现有技术相比具有如下优点：通过对干冰清洗车升降机构升降速 度的实时监测，采用PS0-PID控制器实时调节PID参数，可以避开复杂的数学模型，易于找到 PID参数的全局最优解，获得理想的控制效果，可以避免手工整定PID参数的繁琐过程。同时 采用的PS0自适应优化算法具有算法简单、参数少、优化速度快，优化质量高等优点。【附图说明】 图1为本技术的结构示意图。 图中，1、PSO-P ID控制器;2、速度传感器;3、电液比例换向阀；4、升降机构。【具体实施方式】 下面结合附图和【具体实施方式】对本技术进行详细说明。 粒子群优化算法(Particle Swarm 0ptimization，PS0)是一种新兴的优化技术， 为PID参数的优化整定提供了新的途径。PS0的优势在于算法的简洁性，易于实现，没有过多 参数需要调查，且不需要梯度信息，PS0是非连续性优化问题、组合优化问题和混合整数非 线性优化问题的有效优化工具，可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题优化， 并已广泛应用于科学和工程领域，如函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制等 领域。 参照图1，本技术的干冰清洗车PSO-PID升降控制装置结构是，包括PSO-PID控 制器1、速度传感器2和电液比例换向阀3，速度传感器2与PS0-PID控制器1的输入端连接， PS0-PID控制器1的输出端与电液比例换向阀3连接，电液比例换向阀3与卷筒装置升降机构 4的动力系统逻辑控制连接;速度传感器2安装在卷筒装置的升降机构4上。 本技术构建的PS0-PID控制器1，预置有PS0优化算法对常规PID参数进行自 适应优化和调节程序，采用PS0优化算法对常规PID参数进行自适应优化和调节，PS0优化 PID参数步骤如下， 步骤1，根据经验确定pID三个参数的范围以及PS0算法的速度控制参数￥_后，在 参数范围里初始化一群粒子即随机产生位置^与速度 Vl。 步骤2,将平方误差矩积分函数，作为粒子群优化的适应度判据，计算每个粒子的 适应值，其表达式为： 式中，e (X)表示系统误差，t表示时间。 步骤3,对每个粒子： 如果当前粒子的适应值心大于粒子个体经历过的最好适应值Jlbest，则将当前粒子 的适应值心作为粒子个体经历过的最好适应值^^，即心^^^^同时将当前粒子位置^ 作为粒子个体经历过的的最好位置Ρ:，即h = X; 如果当前粒子的适应值心大于全局经历过的最好适应值Jgbest，则将当前粒子的适 应值心作为全局经历过的最好适应值Jgbest，即，同时将当前粒子位置xM为全局 经历过的最好位置P g，即Pg = Xl。 步骤4,利用以下两个公式更新粒子的速度： Vi(k+1) =wVi(k)+ciri(Pi-Xi(k) )+C2r2(Pg~Ki(k)) Xi(k+l)=Xi(k)+Vi(k+l) 式中，cdPc2为学习因子，在0~2之间取值;^和^为之间的随机数，用来保 持群体的多样性;粒子的速度被限制在一个最大速度V max范围内；w为惯性权重，设为一个随 时间线性减少的函数，使得粒子群算法在刚开始的时候倾向于开掘，然后渐转向于开拓，从 而在局部区域内调整解， Wmax、Wmin分别为其最大、最小权重;k为当前迭代次数，intermax为 最大迭代次数。 步骤5,若未达到结束条件(通常为足够好的适应值或达到一个预设最大迭代数）， 则返回步骤2。 本技术装置中的PS0-PID控制器1，根据速度传感器2实时检测到的升降机构4 的升降速度，将其和理论值进行比较，采用上述PS0-PID算法，得出控制量，反馈到电液比例 换向阀3上，电液比例换向阀3通过阀口的开度变化来调节动力机构，最终控制升降机构4的 升降速度，保证系统的控制精度。 本技术通过对干冰清洗车升降机构升降速度的实时监测，采用PS0-PID控制 器1实时调节PID参数，可以避开复杂的数学模型，易于找到PID参数的全局最优解，获得理 想的控制效果，可以避免手工整定PID参数的繁琐过程。同时采用的PS0自适应优化算法具 有算法简单、参数少、优化速度快，优化质量高等优点。【主权项】1. 一种干冰清洗车PSO-PID升降控制装置，其特点在于:包括PSO-PID控制器（1)、速度 传感器(2)和电液比例换向阀（3)，速度传感器(2)与PS0-PID控制器(1)的输入端连接，PS0-PID控制器(1)的输出端与电液比例换向阀（3 )连接，电液比例换向阀（3 )与卷筒装置升降机 构(4)的动力系统逻辑控制连接。2. 根据权利要求1所述的干冰清洗车PSO-PID升降控制装置，其特点在于:所述的速度 传感器(2)安装在卷筒装置的升降机构(4)上。【专利摘要】本技术公开了一种干冰清洗车PSO-PID升降控制装置，包括PSO-PID控制器、速度传感器和电液比例换向阀，速度传感器与PSO-PID控制器的输入端连接，PSO-PID控制器的输出端与电液比例换向阀连接，电液比例换向阀与卷筒装置升降机构的动力系统逻辑控制连接；速度传感器安装在卷筒装置的升降机构上。本技术装置，通过对干冰清洗车升降机构升降速度的实时监测，采用PSO-PID控制器实时调节PID参数，避开了复杂的数学模型，易于找到PID参数的全局最优解，获得理想的控制效果，避免了手工整定PID参数的繁琐过程；自适应优化算法具有算法简单、参数少、优化速度快，优化质量高等优点。【IPC分类】B08B7/00, G05D13/60【公开号】CN205229842【申请号】CN201320362319【专利技术人】游张平 【申请人】丽水学院【公开日】2016年5月11日【申请日】2013年6月21日本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种干冰清洗车PSO‑PID升降控制装置，其特点在于：包括PSO‑PID控制器（1）、速度传感器（2）和电液比例换向阀（3），速度传感器（2）与PSO‑PID控制器（1）的输入端连接，PSO‑PID控制器（1）的输出端与电液比例换向阀（3）连接，电液比例换向阀（3）与卷筒装置升降机构（4）的动力系统逻辑控制连接。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：游张平，
申请(专利权)人：丽水学院，
类型：新型
国别省市：浙江;33
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