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        改進(jìn)的遺傳算法在電加熱鍋爐溫控系統(tǒng)中的應(yīng)用

        2016-11-19 08:41:24金鵬李晶
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2016年4期
        關(guān)鍵詞:仿真遺傳算法控制

        金鵬 李晶

        摘 要:目前,電加熱鍋爐的控制方式一般采用PID控制。針對PID控制存在的震蕩周期較長、超調(diào)較大、穩(wěn)態(tài)誤差較大等缺點,提出基于改進(jìn)遺傳算法的PID算法。利用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行仿真尋優(yōu)確定PID的參數(shù)Kp、Ki、Kd。經(jīng)仿真及實驗證明由于采用智能控制算法,電加熱鍋爐的效率和精度都得到了提高。

        關(guān)鍵詞:鍋爐;控制;遺傳算法;仿真

        中圖分類號:TK229 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        1 引言

        電鍋爐是將電能轉(zhuǎn)換為熱能的裝置。由于電鍋爐具有結(jié)構(gòu)簡單、無污染、熱效率高、能量轉(zhuǎn)化率高等優(yōu)點,近年來,電鍋爐在工業(yè)生產(chǎn)以及供熱采暖等領(lǐng)域的應(yīng)用日趨廣泛。鍋爐控制作為典型溫度過程控制,其動態(tài)特性具有大慣性大延遲的特點,而且伴有非線性。目前電熱鍋爐控制大都采用開關(guān)式控制或簡單的PID控制。采用這些控制方法缺點是控制精度不高、超調(diào)較大、效率較低。

        為避免上述缺點,提出利用改進(jìn)的遺傳算法全局尋優(yōu)PID參數(shù),進(jìn)而提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度及控制精度。

        2 電加熱鍋爐的模型的建立

        式中:K為控制對象的靜態(tài)增益;T為控制對象的時間常數(shù);τ為控制對象的純滯后時間。為求得模型的三個參數(shù),其方法是:給電鍋爐加上一個階躍控制信號,采集階躍響應(yīng)的溫度值,采集周期1s。在matlab軟件仿真環(huán)境下,進(jìn)行相同輸入信號的的階躍響應(yīng)仿真。然后,將采集到的溫度值導(dǎo)入matlab,將實測數(shù)據(jù)與仿真曲線進(jìn)行曲線擬合,當(dāng)相關(guān)系數(shù)在80%以上時,即認(rèn)為此仿真曲線為電爐的飛升曲線。利用飛升曲線法求得參數(shù):K=2.2,T=208,τ=70。圖1為實測數(shù)據(jù)與模型曲線擬合圖。

        3 改進(jìn)的遺傳算法

        PID算法的優(yōu)點是編程簡單、易于實現(xiàn),所以在溫度控制中應(yīng)用較為廣泛。但它也有其難以克服的缺點,震蕩周期較長、超調(diào)較大、穩(wěn)態(tài)誤差較大等。這些缺點都會降低溫控精度。其原因是PID控制要求系統(tǒng)具有精確的數(shù)學(xué)模型,不具備對參數(shù)的尋優(yōu)性。

        遺傳算法GA是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索全局最優(yōu)解的方法。針對不同的實例,只需調(diào)整算子參數(shù),通過對初始群體進(jìn)行選擇、交叉、變異等一系列遺傳操作,從而產(chǎn)生出新一代的群體,并逐步使群體進(jìn)化到包含或接近最優(yōu)解的狀態(tài)。

        但遺傳算法GA也有其缺點,就是“早熟”現(xiàn)象,系統(tǒng)進(jìn)化初期產(chǎn)生了超常個體,限制了其他個體進(jìn)化,使系統(tǒng)較早收斂于局部最優(yōu)解。針對“早熟”現(xiàn)象本文采用自適應(yīng)遺傳算法AGA可以做到全局尋優(yōu)。其方法是適應(yīng)度高的個體的交叉和變異概率應(yīng)該較小,適應(yīng)度低的個體的交叉和變異概率應(yīng)該較大,也就是交叉率和變異率隨適應(yīng)度自適應(yīng)調(diào)整?;谶@種思想,交叉率Pc,變異率Pm可以設(shè)為:

        (4)Step4:由式(2)計算交叉算子Pc,并將交叉算子作用于群體。

        (5)Step5:變異運算,由式(3)計算變異算子Pm,將變異算子作用于群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。

        (6)Step6:終止條件判斷,若t=N,則以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個體作為最優(yōu)解輸出,終止計算。

        4 仿真

        基于Matlab/Simulink仿真時設(shè)初始種群M=50,進(jìn)化代數(shù)N=100,Pc=0.9,Pm=0.1。PID、基于遺傳算法PID、基于改進(jìn)遺傳算法PID的階躍響應(yīng)仿真對比如圖2所示。

        圖2都表明,基于遺傳算法PID、基于改進(jìn)遺傳算法PID都能做到穩(wěn)定控制?;诟倪M(jìn)遺傳算法PID超調(diào)量更小、過渡過程時間更短,控制效果由于其他兩種算法。

        5 測試

        采用S7-300 PLC作為溫控系統(tǒng)的控制器,S7-300 PLC自帶PID模塊。實際運行時,將遺傳算法尋優(yōu)得到的PID參數(shù)Kp、Ki、Kd寫入PLC。溫控曲線如圖3所示。

        可見,溫控系統(tǒng)的實際運行效果良好,系統(tǒng)獲得較好的動態(tài)性能,證明設(shè)計方案的正確性。

        結(jié)論

        考慮到PID控制器的瓶頸和缺陷,利用改進(jìn)的遺傳算法對PID控制器整體優(yōu)化。通過Matlab/Simulink仿真結(jié)果以及實際的溫度控制效果表明,優(yōu)化后的電鍋爐控制系統(tǒng)具有更高的控制精度和更好的動靜性能,也證明了智能控制算法應(yīng)用于實際的過程控制的可行性,因此,本設(shè)計具有應(yīng)用價值和發(fā)展空間。

        參考文獻(xiàn)

        [1]許肇均.傳熱學(xué)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1998.

        [2范立南,李雪飛.計算機(jī)控制技術(shù)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009.

        [3]高麗媛.基于嵌入式的模糊PID鍋爐溫度控制系統(tǒng)的研究[D].山西:中北大學(xué),2013.

        [4]劉金琨.先進(jìn)PID控制MATLAB仿真[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004.

        [5]高麗媛.基于嵌入式的模糊PID鍋爐溫度控制系統(tǒng)的研究[D].山西:中北大學(xué),2013.

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