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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种化工流程多回路PID参数的整定方法及其应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117192966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311249205.9，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种化工流程多回路PID参数的整定方法及其应用是由王宇龙;王恺设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种化工流程多回路PID参数的整定方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种化工流程多回路PID参数的整定方法，涉及PID技术领域，具体包括以下步骤：S1：初始化粒子群；S2：确定优化目标和评价函数；S3：根据优化目标计算每个粒子的适应度；S4：记录回路极值、个体极值和全局极值；S5：更新粒子位置和速度；S6：动态调整惯性权重和学习常数；S7：迭代步骤S3至步骤S6，直到达到最大迭代次数或终止条件。本发明将改进的多目标粒子群算法应用到化工厂的多回路PID参数整定任务中，得出回路综合性能提升了3.68％，相比于原始的MOPSO算法，收敛速度提升了约10％，使用效果得以有效提升。

本发明授权一种化工流程多回路PID参数的整定方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种化工流程多回路PID参数的整定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初始化粒子群；对粒子群进行初始化，即为每个粒子随机分配初始位置和速度；对于一个包含N个PID控制回路的化工流程工段，每个回路的PID参数为Kn=（kPn,kIn,kDn），其中n表示第n个回路，PSO算法的参数空间可以定义为R（N×3），在参数空间内随机初始化I个粒子，每个粒子的位置Xi代表多回路PID整定问题的一个解，同时每个粒子还被赋予一个初始速度Vi；S2：确定优化目标和评价函数；其中目标函数可以表示为： ； ；其中，N代表工段中控制回路的总数，n代表第n个控制回路，an代表第n个控制回路的最大超调量（maxovershoot），rn代表第n个控制回路的余差（residual），tn代表第n个控制回路的过渡时间（transitiontime），en代表第n个控制回路的能源消耗量（energyconsumption），εn代表各回路的权重，由各回路的最大超调量决定；S3：根据优化目标计算每个粒子的适应度；根据目标函数对各回路的指标进行加权求和，实现同时优化工段内所有回路的目标；为了遵循适应度越大表示性能越好的惯例，将累加结果取倒数，得到最终的目标函数f（x）；S4：记录回路极值、个体极值和全局极值；每个粒子经历过的最佳位置p*i，称为个体极值，整个粒子群经过的最佳位置g*则称为全局极值；基于各控制回路相对独立的特点，在粒子群算法中添加了各控制回路的最优位置c*，即回路极值；S5：更新粒子位置和速度；在算法的迭代过程中，粒子根据以下公式更新速度Vi和其位置Xi： ；其中，Vi'表示根据个体极值和全局极值计算得到的粒子速度，Xi'表示迭代后粒子所处的新位置；ω被称为惯性权重，用于控制保持粒子原有速度的权重，c1、c2和c3分别称为局部学习常数、全局学习常数和回路学习常数，分别影响粒子朝向局部最优、全局最优和回路最优位置靠近的速度；S6：动态调整惯性权重和学习常数；惯性权重ω和各学习常数c1、c2以及c3，使其随着迭代过程进行动态调整；权重的调整公式如下： ；其中，ωmax、ωmin、c2max和c2min分别表示惯性权重ω和全局学习常数c2的最大值和最小值，L为总迭代次数，z为当前迭代次数；S7：迭代步骤S3至步骤S6，直到达到最大迭代次数或终止条件。

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