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        蟻群算法在油庫發(fā)油PID控制中的應(yīng)用

        2019-09-20 07:35:44
        測控技術(shù) 2019年2期
        關(guān)鍵詞:發(fā)油油庫模擬量

        (江南大學(xué) 輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 無錫 214122)

        PID控制是最早發(fā)展起來的控制方案之一,由于其具有魯棒性能好、可靠性高等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制中[1]。油庫定量發(fā)油的過程具有滯后、慣性以及時(shí)變性等特點(diǎn),普通PID控制不能很好地適應(yīng)參數(shù)變化,很難滿足油庫發(fā)油的控制要求。為了提高油庫發(fā)油的控制性能,滿足油庫發(fā)油的控制要求,有必要研究一種智能PID發(fā)油控制系統(tǒng)。

        針對油庫定量發(fā)油過程,本文將一種蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的方法用于油庫發(fā)油控制,并取得了較好結(jié)果??刂葡到y(tǒng)采用S7-1200 PLC作為中央控制器,通過SCL語言實(shí)現(xiàn)蟻群算法對PID參數(shù)的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)表明,基于蟻群算法優(yōu)化后的PID發(fā)油控制器具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度更快、上升時(shí)間更短等優(yōu)點(diǎn)。

        1 油庫發(fā)油控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及硬件框架

        針對油庫發(fā)油的控制要求,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖,如圖1所示。根據(jù)油庫現(xiàn)場控制的要求,對所需要的控制模塊進(jìn)行合理的規(guī)劃。其中,數(shù)字量輸入點(diǎn)包括靜電接地、溢油檢測、鶴管到位、鶴管復(fù)位和啟停開關(guān)等信號輸入。數(shù)字量輸出點(diǎn)包括油泵、靜電聲光報(bào)警、溢油聲光報(bào)警、發(fā)油指示等信號輸出。模擬量包括電液閥模擬量輸出點(diǎn)、溫度傳感器模擬量輸入點(diǎn)。

        該控制系統(tǒng)需要控制6個(gè)鶴管,對I/O口進(jìn)行分配,包括36個(gè)數(shù)字量輸入點(diǎn)、24個(gè)數(shù)字量輸出點(diǎn)、6個(gè)模擬量輸入點(diǎn)、6個(gè)模擬量輸出點(diǎn)。在S7-1200中含有部分I/O端口,考慮到添加10%的裕量,對模擬量I/O和數(shù)字量模塊進(jìn)行了合理的配置。硬件的詳細(xì)模塊參數(shù)如表1所示。

        表1 系統(tǒng)模塊選型

        圖1 油庫發(fā)油控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        2 基于蟻群算法的PID控制參數(shù)的優(yōu)化

        控制參數(shù)的優(yōu)化對于PID性能的好壞起著決定性的作用。常規(guī)的整定方法有試湊法和理論計(jì)算整定法。然而,當(dāng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí),常規(guī)的系統(tǒng)整定方法會使控制器的性能變差。因此,需要一種智能優(yōu)化方法對控制器的參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,采用蟻群算法來優(yōu)化PID控制的3個(gè)參數(shù),使之能夠達(dá)到良好的整定效果[2]。

        2.1 蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        該蟻群算法的PID控制是PID控制器和蟻群算法兩個(gè)部分組成[3]。PID控制器對被控對象進(jìn)行閉環(huán)控制,系統(tǒng)的優(yōu)化指標(biāo)大于設(shè)定指標(biāo)時(shí)調(diào)用蟻群算法對Kp、Ki、Kd3個(gè)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,當(dāng)優(yōu)化指標(biāo)小于設(shè)定指標(biāo)時(shí),停止參數(shù)優(yōu)化;蟻群算法以性能指標(biāo)的最優(yōu)化為目的,根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù)[4]。蟻群算法優(yōu)化PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

        圖2 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        2.2 節(jié)點(diǎn)和路徑的選擇

        PID控制的Kp、Ki、Kd3個(gè)參數(shù)為優(yōu)化變量,設(shè)均保留3位小數(shù),各需要4個(gè)數(shù)字來表示,共需要12個(gè)數(shù)字。利用Z-N法得到的參數(shù)初步確定Kp、Ki、Kd的數(shù)值Kp=1.231、Ki=0.124 、Kd=1.023并將Kp、Ki、Kd數(shù)值抽象體現(xiàn)在XOY平面上如圖3所示。

        圖3 節(jié)點(diǎn)及路徑生成示意圖

        在XOY平面上一共有12×10個(gè)節(jié)點(diǎn),用C(xi,yi,j)表示一個(gè)節(jié)點(diǎn),其中xi表示節(jié)點(diǎn)的橫坐標(biāo),yi,j表示節(jié)點(diǎn)的縱坐標(biāo)[5]。假設(shè)螞蟻的出發(fā)點(diǎn)為原點(diǎn)O,其爬行的路徑為:Path=(0,y1,j,y2,j,…,y12,j)。該路徑表示的Kp、Ki、Kd3個(gè)參數(shù)的值可按如下公式計(jì)算:

        (1)

        在實(shí)際設(shè)置各節(jié)點(diǎn)的過程中,根據(jù)Z-N法整定出的Kp、Ki、Kd按照式(2)對螞蟻的搜索范圍進(jìn)行一定的縮小,使螞蟻在有可能出現(xiàn)最優(yōu)解的范圍內(nèi)進(jìn)行搜索,加快了蟻群算法的收斂速度[6]。

        (2)

        式中,ε為[0,1]內(nèi)選定的某一數(shù)值。

        2.3 目標(biāo)函數(shù)的建立

        目標(biāo)函數(shù)的建立是為了使系統(tǒng)具有更好的性能,因此以系統(tǒng)的性能指標(biāo)為根本依據(jù)來建立目標(biāo)函數(shù)[7]。本設(shè)計(jì)選擇式(3)絕對誤差矩的積分作為評價(jià)用的性能指標(biāo),利用該性能指標(biāo)3的多種性質(zhì),來綜合反映控制系統(tǒng)的精確性和快速性,在兼顧較小超調(diào)量的同時(shí)能夠兼顧較快的響應(yīng)速度[8]。

        (3)

        式中,e(t)為控制系統(tǒng)中輸入量與輸出量的誤差,目標(biāo)函數(shù)F越小,表明系統(tǒng)的性能指標(biāo)越優(yōu)異。

        2.4 路徑的選擇和信息素的更新

        在螞蟻的搜索空間中,信息素為螞蟻路徑的指引,在尋優(yōu)的過程中不斷選擇并調(diào)整路徑[9]。

        ① 本文中螞蟻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率計(jì)算公式為

        (4)

        式中,α為遺留信息量的重要程度;β為啟發(fā)信息的重要程度;τ(xi,yi,j,t)為t時(shí)刻在節(jié)點(diǎn)上殘留的信息量;η(xi,yi,j,t)為節(jié)點(diǎn)C(xi,yi,j)上信息量的能見度,且

        (5)

        ② 節(jié)點(diǎn)信息素更新按式(6)確定。

        τ(xi,yi,j,t)=ρτ(xi,yi,j,t)+Δτ(xi,yi,j,t)

        (6)

        式中,ρ為信息素?fù)]發(fā)系數(shù);Δτ(xi,yi,j,t)為t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)上C(xi,yi,j)的信息素的總變化量,按照式(7)來確定。

        (7)

        式中,Δτk(xi,yi,j,t)為k只螞蟻爬過后節(jié)點(diǎn)C(xi,yi,j)上的信息素的變化量,按照式(8)來確定。

        (8)

        式中,F(xiàn)k為第k只螞蟻在本次循環(huán)中的目標(biāo)函數(shù)值;Q為一個(gè)常數(shù),表示螞蟻在完成一次探索時(shí)所釋放的信息素總濃度。

        2.5 PID參數(shù)的尋優(yōu)步驟

        (1) 初始化。

        設(shè)定初始參數(shù),螞蟻數(shù)量m,信息素初始濃度C,α,β,ρ,Q,最大迭代次數(shù)NC。

        (2) 尋優(yōu)。

        ① 將螞蟻放在原點(diǎn),開始爬行,按照式(4)計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率P,并選擇下一個(gè)爬行節(jié)點(diǎn);

        ② 當(dāng)螞蟻爬過Li線段上任意一點(diǎn)的時(shí)候,完成一次循環(huán),并記錄各點(diǎn)的縱坐標(biāo);

        ③ 當(dāng)螞蟻完成一次爬行,按式(1)計(jì)算Kp、Ki、Kd,并賦值給PID控制器;

        ④ 運(yùn)行控制系統(tǒng)模型,得到目標(biāo)函數(shù)值,并返回,記錄本次的最優(yōu)結(jié)果。

        (3) 按照式(6)更新信息素,迭代次數(shù)加1。

        (4) 進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)中直到達(dá)到最大的迭代次數(shù)NC,輸出最優(yōu)PID參數(shù)。

        3 程序設(shè)計(jì)

        蟻群PID的優(yōu)化程序采用西門子STEP7中的SCL語言編寫。SCL語言符合國際標(biāo)準(zhǔn)IEC 61131-3,是一種類似于PASICAL的高級編程語言。SCL語言為PLC做了優(yōu)化,不僅具有PLC的典型元素,而且具有高級語言的特性。

        3.1 蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)

        SCL語言是西門子STEP7支持的結(jié)構(gòu)化語言,編寫后封裝成FB功能塊,在主程序OB功能塊中調(diào)用。具體的程序流程如圖4所示。

        圖4 程序流程圖

        3.2 蟻群PID的PLC實(shí)現(xiàn)

        蟻群算法PID具體在PLC上的實(shí)現(xiàn)由兩個(gè)部分組成,即蟻群算法的優(yōu)化PID參數(shù)和PID控制器。蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)用SCL進(jìn)行編寫并封裝成FB功能塊,并可以由其他程序調(diào)用,在實(shí)際應(yīng)用中還要與PID控制器相結(jié)合,最終實(shí)現(xiàn)蟻群PID控制器的設(shè)計(jì)。

        S7-1200上有集成的PID控制模塊,在具體的實(shí)現(xiàn)上,需要將蟻群PID控制器上的3個(gè)輸出值即Kp、Ki、Kd,通過接口模塊賦值給PID控制器,還需要對蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的功能模塊的背景參數(shù)進(jìn)行正確設(shè)置,實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整。

        4 仿真實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果

        為了驗(yàn)證本文給出的蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的控制方案的可行性和有效性,對該控制方案進(jìn)行實(shí)驗(yàn),根據(jù)現(xiàn)場的發(fā)油管道,設(shè)置發(fā)油量為20 kg/s。按照前文的步驟首先確定由Z-N法得到的PID參數(shù),即Kp=1.231、Ki=0.124、Kd=1.023 ,以此來確定搜索范圍,減少搜索時(shí)間,并取α=1,β=1.5,ρ=0.4,Q=10,m=10,N=20利用蟻群逐步迭代優(yōu)化得到的PID參數(shù)為Kp=0.940,Ki=0.082,Kd=1。系統(tǒng)的響應(yīng)如圖5所示。為了更直觀地觀察仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果,將兩種控制方法的仿真參數(shù)列出。具體兩種控制方法的仿真參數(shù)如表2所示。

        表2 兩種控制方法的PID參數(shù)及性能指標(biāo)

        圖5 優(yōu)化前后系統(tǒng)響應(yīng)曲線

        由圖5和表2中的數(shù)據(jù)可以看出利用蟻群算法得到的PID控制系統(tǒng)響應(yīng)更快,有較小的超調(diào)量且過度平穩(wěn),控制效果較好。

        5 結(jié)束語

        本系統(tǒng)采用蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的策略,經(jīng)過實(shí)際仿真表明:與常規(guī)PID控制相比具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度快、上升時(shí)間短等特點(diǎn)。該控制算法通過西門子結(jié)構(gòu)化控制語言(SCL)在PLC上實(shí)現(xiàn),改善了控制效果。油庫的實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證了該系統(tǒng)的實(shí)用性和可靠性。

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