本发明专利技术公开了一种基于时间最短路径规划的智能工况排序方法，主要解决现有技术需要大量生产历史数据，且可移植性和学习能力差的问题，其实现方案是：将排序过程抽象为旅行商问题TSP；求解TSP中的工况切换时间和数据集降维，为实验设备测试工况的排序问题建立了数学模型，并使用全连接有向图进行表示；使用蚁群算法遍历工况模型，使用粒子群算法对蚁群算法中的两个调节因子参数进行优化，并求解其最短路径；结合某工厂的流动传热设备，使用上述最短路径完成数十组实验工况的排序。本发明专利技术无需设备生产历史数据，提高了排序过程的学习能力，可移植性较强，可用于工厂自动化设备测试工况排序，以保证设备测试与后续运行过程的安全、平稳及高效。平稳及高效。平稳及高效。
【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“灌宏,丁明华,高延超,等.多参数排序判断抽油机井工况软件的开发[J].新疆石油天然气,2011,7(4):73
‑
75.”，其通过对大量抽油井生产数据进行归纳，依靠专家系统建立出了包含泵效偏差值、沉没率偏差值、泵深实现率、抽油机负载率这四个参数在内的油井工况排序宏观判断数学模型，设计软件完成了抽油井工况量化排序判断功能的实现。该方法虽然解决了人工排序所面临的过程复杂、效率低、非最优解的问题，但仍存在专家系统的普遍缺点，不但需要大量生产数据作为支撑，而且可移植性、学习能力都比较差。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于时间最短路径规划的智能流动传热工况排序方法，以减小对生产数据的依赖性，提高可移植性和学习能力。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的技术方案包括如下步骤：
[0007]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：
[0008](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：
[0009]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；
[0010]利用上述参数构成TSP问题中的城市无向图G＝(V,E,D)；
[0011](2)求解工况切换时间：
[0012]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
：
[0013][0014]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；
[0015](3)构建全连接有向图所表示的设备工况模型：
[0016]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；
[0017]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)；
[0018](4)使用蚁群算法迭代寻找遍历工况模型G'的最优路径：
[0019]4a)设置最大迭代次数为200；
[0020]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；
[0021]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
[0022]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。
[0023](5)使用最优路径得到工况列表最佳排序方案。
[0024]本专利技术与现有技术相比具有以下优点：
[0025]第一，本专利技术由于使用工况模型有向图对工况排序问题进行简化，提高了方法的可移植性，能够针对多种不同设备工况进行排序。
[0026]第二，本专利技术无需使用大量的生产数据，只针对单次测试实验的工况进行排序，且与历史数据无关，降低了对生产数据的依赖性，简化了排序过程。
[0027]第三，本专利技术使用参数优化后的蚁群算法对工况模型有向图进行寻优，通过多次迭代提高了算法的学习能力，可给出最佳工况排序方案
附图说明
[0028]图1是本专利技术的实现总流程图；
[0029]图2是本专利技术中本体设备及相关设备连接示意图；
[0030]图3是本专利技术中数据建模的工况排序有向图；
[0031]图4是本专利技术中使用蚁群算法进行工况排序的子流程图；
[0032]图5是本专利技术中使用粒子群算法进行参数优化的子流程图；
[0033]图6是本专利技术中降维后的工况二维坐标图；
[0034]图7是本专利技术的排序优化曲线图。
具体实施方式
[0035]以下结合附图，对本专利技术实施例和效果进行详细描述。
[0036]本实例的实现是基于某工厂流动传热实验设备进行的，如图2所示。其中本体实验装置与换热器模块直接连接，循环泵模块连接在换热器模块的另一端，并通过稳压器模块控制其中的压力。该设备运行期间需要控制的参数有循环泵模块的压力和本体实验装置的流量、温度。在设备正式运行前，需要对设备进行流动传热实验，测试不同工况下设备的运行情况，单次实验需要在多个涵盖不同压力、流量和温度这些参数的工况之间进行切换，以测试设备是否能正常工作。为保证设备参数变化率符合安全阈值，且保持两相邻实验工况切换时参数变动、设备负担和切换的时间均尽量最小，需要在实验开始之前应对全部的实验本文档来自技高网...
【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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