[發明專利]一種基于分數階控制器的氧化槽的溫度控制方法

有效

• 申請號: 202010894923.1
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112000003B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 高丙朋
• 申請（專利權）人: 新疆大學
• 主分類號: G05B11/42
• 分類號: G05B11/42;G05B13/04;C12M1/38
• 代理公司: 新疆知產力專利代理事務所(特殊普通合伙) 65113
• 代理人: 馬金紅

1.一種基于分數階控制器的氧化槽的溫度控制方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一：構建分數階PID控制器參數整定問題的目標函數；

步驟二：通過ACO-PSO混合智能算法確定所述分數階PID控制器的參數；

步驟三：所述分數階PID控制器對氧化槽溫度進行控制；

其中，所述步驟一中的目標函數為：

u(t)＝K_Pe(t)+K_ID^-λe(t)+K_DD^μe(t)；

其中，u(t)為控制器輸出，K_P是比例系數，K_I是積分系數，K_D是微分系數，λ為積分階次，μ為微分階次；且0＜K_P≤100，0＜K_I≤1，0＜K_D≤100，0＜λ＜2，0＜μ＜2；

其中，所述步驟二中的分數階PID控制器的參數包括K_P、K_I、K_D、λ和μ，所述混合智能ACO-PSO算法，包括以下步驟：

S1：生成初始種群，初始種群包括初始微粒群和初始蟻群，初始微粒群規模為N，初始蟻群規模為m，初始種群規模為N+m；

其中，微粒i第k次迭代的位置為：微粒i第k次迭代時的速度為：

其中，i＝1,2,…,n；d＝1,2,…,D；

S2：計算適應度函數值，適應度函數公式如下：

其中，ey(t)＝y(t)-y(t-1)是給定值與系數輸出的差值，y(t)為被控制對象的輸出，t_u為上升時間，w₁、w₂、w₃和w₄為權值；

基于計算出的適應度值對當前微粒群進行排序，得到個體極值與全局極值；計算微粒的最優位置，表示為計算群體中所有微粒所達到的最佳位置，表示為

S3：采微粒群算法的更新規則對微粒群中的所有微粒進行更新，算法迭代過程中第k+1次迭代時微粒的速度和位置按照以下方式進行迭代更新：

其中，w為微粒運動的慣性權重系數，c₁和c₂為微粒的學習因子，或加速度系數，或學習能力系數，r₁和r₂在(0,1)中隨機取值；

S4：將m只“螞蟻”至于起始結點0，采用蟻群算法的信息素更新規則對所有“螞蟻”進行更新，在蟻群算法中，“螞蟻”通過行走在不同狀態之間轉移，t時刻“螞蟻”k在點i向點j的轉移概率P_ijk(t)為:

其中，η_ij為邊(i,j)的能見度，反映由點i轉移到點j的啟發程度；τ_ij為邊(i,j)上的信息素軌跡強度；P_ijk(t)為“螞蟻”k的轉移概率,j是尚未訪問的點；allowed_k為“螞蟻”k下一步允許選擇的點；s為“螞蟻”可以到達的位置；α參數為“螞蟻”在運動過程中所積累的信息在“螞蟻”選擇路徑中的相對重要性參數；β為“螞蟻”在運動過程中啟發信息在“螞蟻”選擇路徑中的相對重要性參數；

“螞蟻”完成一次循環以后,各路徑上信息素量根據下式調整：

其中，為第k只“螞蟻”在(t,t+1)時間內留在路徑(i,j)上的信息素量；Δτ_ij(t,t+1)為本次循環中路徑(i,j)的信息素增量，ρ為信息素發揮系數；

S5：微粒群和蟻群交換一定數目k的個體，其交換數目要小于微粒群規模和蟻群規模k＜min(m,N)；

S6：判斷是否達到最大迭代次數，如果是則轉S4，否則轉S1；

S7：輸出計算得到的最優解。