一种基于蒸发器的制造技术

本发明专利技术涉及

【技术实现步骤摘要】
一种基于蒸发器的PID温度控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及
PID
控制
，尤其涉及一种基于蒸发器的
PID
温度控制方法及系统
。

技术介绍

[0002]传统
PID
控制是最早的控制技术，具有算法简单，可靠性高等优点，是工业过程控制应用最广泛的技术之一；传统
PID
控制技术在化工
、
电力
、
机械等工业控制过程中得到了广泛的应用；虽然人们在选取
PID
控制器参数方面已经积累了大量的经验，但是对于一些时变性
、
非线性
、
大时滞的控制系统，传统
PID
控制已经无法满足控制精度的要求，具有响应速因度慢，调节时间长，超调量大等缺点
。
[0003]因此，为了提高
PID
控制器的性能，智能优化算法被广泛地应用于
PID
控制器参数的整定中，包括遗传算法
、
粒子群算法
、
神经网络算法
、
模拟退火算法等
。
[0004]然而现有粒子群算法还不够完善，在收敛的过程中，粒子群在初期时活动范围较大且较为杂乱，这就容易导致在迭代初期粒子全局寻优能力较差的问题，而所有粒子在后期时容易趋于同一化，易于陷入局部最优的问题
。

技术实现思路

[0005]针对现有方法的不足，本专利技术将粒子群算法
、<br/>正弦映射动态惯性权重以及模拟退火相结合，改善粒子群算法在迭代初期全局寻优能力较差的问题以及迭代后期容易陷入局部最优解的问题；增强算法的局部挖掘能力与全局搜索能力，通过对
PID
控制器进行参数整定，解决常规
PID
控制器在工业控制过程中存在的响应速度慢，调节时间长，超调量大等问题
。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是：一种基于蒸发器的
PID
温度控制方法包括以下步骤：
[0007]步骤一
、
利用温度传感器采集蒸发器的测量温度；
[0008]步骤二
、
以测量温度与设定温度的差值作为
ITAE
性能指标的输入获取每个粒子的适应值，再利用改进粒子群算法对
PID
控制器参数
K
p
、K
i
、K
d
进行寻优，最终获得粒子群的最优解，从而实现蒸汽调节阀的开度调节，使蒸发器内温度达到平衡
。
[0009]进一步的，改进粒子群算法具体包括：
[0010]步骤
21、
建立蒸发器温度特性数学模型，得到二阶惯性滞后的模型传递函数；
[0011]进一步的，二阶惯性滞后的模型传递函数的公式为：
[0012][0013]式中，
K
为模型静态增益；
T1，
T2为模型惯性时间常数，
τ
为模型滞后时间，
s
为拉普拉斯变换算子
。
[0014]步骤
22、
将
PID
控制参数
K
p
、K
i
、K
d
作为粒子群中基本粒子，对种群的位置和速度进行随机初始化；
[0015]步骤
23、
计算种群的适应值，设置模拟退火算法的初始温度
T0，并确定粒子的个体极值
P
best
，全局极值
G
best
；
[0016]步骤
24、
通过迭代更新正弦映射动态惯性权重以及粒子的速度和位置；
[0017]进一步的，正弦映射动态惯性权重的公式为：
[0018]ω
t+1
＝
μ
t
sin(
πω
t
)
ꢀꢀꢀ
(5)
[0019][0020]式中，
t
表示当前迭代次数，
N
max
为最大迭代次数；
μ
t
为正弦映射动态惯性权重的迭代参数；
μ
max
为提前设定的迭代参数最大值；
μ
min
为提前设定的迭代参数最小值；
ω
t
为
t
次迭代惯性权重；
ω
t+1
为
t+1
次迭代惯性权重
。
[0021]进一步的，更新粒子的速度和位置时，需要判断更新后的粒子位置是否在给定范围内，若超出范围则强制修改为预设的上限值和
/
或者下限值
。
[0022]步骤
25、
将测量温度和设定温度的差值利用
ITAE
性能指标获得每个粒子的新适应值；
[0023]进一步的，
ITAE
指标的表达式为：
[0024][0025]其中，
e(t)
＝
T
m
‑
T
s
，
T
m
为温度测量值，
T
s
为温度设定值，
t
为当前迭代次数
。
[0026]步骤
26、
将更新后的新适应值与原有的适应值进行比较，若新种群中粒子个体的适应值优于原种群的粒子个体的适应值，则用新种群中的粒子位置代替原始种群中粒子的位置；若新种群中粒子个体的适应值差于原种群粒子的适应值，则利用接受劣质解的概率表达式中的概率接受新种群的粒子位置；
[0027]进一步的，接受劣质解的概率表达式为：
[0028][0029]T
＝
T0h
t
ꢀꢀ
(9)
[0030]式中，
X
t
为更新前的解，
X
t+1
为更新后的解，
f(X
t
)
为更新前的适应值，
f(X
t+1
)
为更新后的适应值，
T
为当前迭代的温度；
T0为模拟退火算法的初始温度，
h
为温度的衰减系数，
t
为当前迭代次数
。
[0031]步骤
27、
判断是否满足优化停止条件，若不满足条件，则返回步骤
24
继续进行迭代；若满足条件，则停止优化
。
[0032]进一步的，基于蒸发器的
PID
温度控制系统，包括：蒸发器
、
温度传感器
、A/D
转换器
、
滤波器
、PI本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于蒸发器的
PID
温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一
、
利用温度传感器采集蒸发器的测量温度；步骤二
、
以测量温度与设定温度的差值作为
ITAE
性能指标的输入获取每个粒子的适应值，再利用改进粒子群算法对
PID
控制器参数
K
p
、K
i
、K
d
进行寻优，最终获得粒子群的最优解，从而实现蒸汽调节阀的开度调节，使蒸发器内温度达到平衡
。2.
根据权利要求1所述的基于蒸发器的
PID
温度控制方法，其特征在于，改进粒子群算法具体包括：步骤
21、
建立蒸发器温度特性数学模型，得到二阶惯性滞后的模型传递函数；步骤
22、
将
PID
控制参数
K
p
、K
i
、K
d
作为粒子群中基本粒子，对种群的位置和速度进行随机初始化；步骤
23、
计算种群的适应值，设置模拟退火算法的初始温度
T0，并确定粒子的个体极值
P
best
，全局极值
G
best
；步骤
24、
通过迭代更新正弦映射动态惯性权重以及粒子的速度和位置；步骤
25、
将测量温度和设定温度的差值利用
ITAE
性能指标获得每个粒子的新适应值；步骤
26、
将更新后的新适应值与原有的适应值进行比较，若新种群中粒子个体的适应值优于原种群的粒子个体的适应值，则用新种群中的粒子位置代替原始种群中粒子的位置；若新种群中粒子个体的适应值差于原种群粒子的适应值，则利用接受劣质解的概率表达式中的概率接受新种群的粒子位置；步骤
27、
判断是否满足优化停止条件，若不满足条件，则返回步骤
24
继续进行迭代；若满足条件，则停止优化
。3.
根据权利要求2所述的基于蒸发器的
PID
温度控制方法，其特征在于，二阶惯性滞后的模型传递函数的公式为：式中，
K
为模型静态增益；
T1，
T2为模型惯性时间常数，
τ
为模型滞后时间，
s
为拉普拉斯变换算子
。4.
根据权利要求2所述的基于蒸发器的
PID
温度控制方法，其特征在于，正弦映射动态惯性权重的公式为：
ω
t+1
＝
μ
t
sin(
πω
t
)
ꢀꢀꢀ
(5)
式中，
t
表示当前迭代次数，
N<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈从平，何秋锋，徐志伟，陆鹏，陈奔，戴国洪，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：