[發明專利]一種基于改進的量子遺傳算法的扇形磨片排序方法

在審

• 申請號: 201710057982.1
• 申請日: 2017-01-23
• 公開（公告）號: CN106919041A
• 公開（公告）日: 2017-07-04
• 發明（設計）人: 張邦成;徐燃;姜大偉;盧曉輝;張曦予;尹曉靜;高智;王定
• 申請（專利權）人: 長春工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G06N3/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于自動化控制技術領域，涉及一種基于改進的量子遺傳算法的扇形磨片排序方法。

背景技術

造紙行業機械設備投資大、固定成本高，如何降低其生產成本，在激烈的競爭中奪取有利的競爭優勢，是一個不可避免的話題。在造紙行業中，扇形磨片是在打漿環節中纖維原料經碾磨而形成紙漿的重要元件之一，同時碾磨的工作過程也使磨片極易磨損，它的使用壽命直接影響著成漿質量、生產效率以及生產成本。并且由于扇形磨片受生產加工工藝中某些因素的影響，導致生產出來的扇形磨片質量分布并不均勻，如果以隨機的順序進行安裝，離心力的作用將會導致旋轉機械劇烈振動，高速旋轉甚至可能導致旋轉部件的崩裂。安裝扇形磨片前進行平衡校正，對扇形磨片進行合理的排序，能夠減少扇形磨片安裝之后的原有振動，降低轉動軸的振動磨損和紙漿磨片的磨損，相應的提高磨漿質量與效率以及提高扇形磨片的使用壽命，同時也大大減少非正常停機時間，提高磨漿機的整體使用壽命，最終從扇形磨片的生產環節約造紙行業生產成本，鑒于此，一種基于改進的量子遺傳算法的扇形磨片排序方法是業內急需。

發明內容

本發明一種基于改進的量子遺傳算法的扇形磨片排序方法，提供一種改進的量子遺傳算法，優化扇形磨片排序結果，從而提高磨漿機的生產效率和使用壽命。本發明技術方案是由10個步驟組成，其中，步驟1，建立扇形磨片排序安裝模型；步驟2，構建目標函數和約束條件；步驟3，采用實數編碼方式，生成初代種群；步驟4，適應度值計算；步驟5，進行概率幅自適應更新，再根據更新概率幅更新種群；步驟6，根據遺傳算法的交叉、變異更新種群；步驟7，再次進行適應度值計算；步驟8，進行最佳個體遷移；步驟9，判斷是否滿足終止條件；步驟10，輸出最佳個體和適應度值即排序結果。

本發明的優點在于對扇形磨片進行合理排序，提高紙漿磨漿機的生產效率和使用壽命，降低扇形磨片的剩余不平衡量。

附圖說明

圖1為一種基于改進的量子遺傳算法的扇形磨片排序方法的原理圖

圖2為扇形磨片排序安裝模型

圖3為根據概率幅方差對概率幅進行更新調整的仿真效果圖

圖4為三種優化方法的優化結果對比圖

具體實施方式

下面結合附圖對本發明進行進一步的說明。

圖1為一種基于改進的量子遺傳算法的扇形磨片排序方法的原理圖，采用一種改進的量子計算方法與遺傳算法相結合的優化排序方法，即一方面，通過概率幅的自適應更新來進行種群的更新；另一方面，通過遺傳算法的交叉、變異更新種群。避免局部收斂，加快收斂速度，達到優化扇形磨片排序的目的。

對于模型中，一種基于改進的量子遺傳算法的扇形磨片排序方法，包括以下步驟：

步驟1，建立扇形磨片排序安裝模型如圖2所示，將某塊磨片處于某一位置用參數集合的形式表達清楚，其設計方法為：

將扇形磨片排序安裝模型設計為總數為n的環狀放置的單個扇形磨片組成的成組磨盤，其中第i個扇形磨片的特性參數為：質量m_i，質心位置(r_i,θ_i)，i＝1,2,…,n，其中質心c_i與該磨片的端面夾角為θ_i，r_i為距圓心距離。則第i個扇形磨片在j位置時，與X軸正方向的夾角為：

式中：j＝1,2,…,n。

扇形磨片i在位置j時的參數集合為：

H_i,j＝{m_i,r_i,θ_i,j}(2)

步驟2，構建目標函數和約束條件，其方法為：

首先，組合優化排序后的扇形磨片相對于旋轉中心的不平衡量為：

X_i,j＝m_ir_icos(θ_i,j)(4)

Y_i,j＝m_ir_isin(θ_i,j)(5)式中：

W_i,j表示扇形磨片i在j位置時的總質量矩；X_i,j表示扇形磨片i在j位置時相對于X 軸的質量矩；Y_i,j表示扇形磨片i在j位置時相對于Y軸的質量矩。

再次，結合扇形磨片排序安裝模型，構建扇形磨片相對于X軸的質量矩矩陣為：

同理扇形磨片相對于Y軸的質量矩矩陣為：