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申请/专利权人：昌吉学院

摘要：本发明属于锅炉汽包水位的控制技术领域，具体涉及一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法。具体的包括以下步骤：步骤1：分析锅炉汽包水位控制系统原理和锅炉汽包水位控制系统的影响因素；步骤2：根据步骤1分析的影响因素建立被控对象传递函数；步骤3：利用改进量子粒子群算法对PID控制器参数优化，优化后的PID控制器输出作用在步骤2的被控对象传递函数上，达到对锅炉汽包水位的控制。通过改善收缩扩张因子，提高算法的全局搜索能力和算法的稳定性，并运用在汽包锅炉水位控制系统的控制器参数优化中。通过和基本粒子群算法比较，仿真结果证明了本发明的方法具有超调量小，调节时间短的技术效果。

主权项：1.一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法，其特征在于：具体的包括以下步骤：步骤1：分析锅炉汽包水位控制系统原理和锅炉汽包水位控制系统的影响因素；步骤2：根据步骤1分析的影响因素建立被控对象传递函数；步骤3：利用改进量子粒子群算法对PID控制器参数优化，优化后的PID控制器输出作用在步骤2的被控对象传递函数上，达到对锅炉汽包水位的控制；所述步骤3中利用改进量子粒子群算法对PID控制器参数进行的优化，包括以下步骤：步骤3.1：随机生成一个粒子群[KpKiKd]，定义粒子群规模L＝30、种群维数d＝3、最大迭代次数T＝200；步骤3.2：初始化粒子群，粒子的初始位置xi＝xi1，xi2，…，xij，xid、粒子的个体极值pi＝pi1pi2…pijpid和种群的全局极值pg＝pg1pg2…pgjpgd，其中：1≤i≤L，1≤j≤d，吸引子rr、平均最好位置mbes和中间变量hh初始化均为零矩阵；步骤3.3：采用误差绝对值乘时间积分的性能指标作为参数选择的适应度评价函数，根据Kp、Ki、Kd的适应度评价函数计算粒子群中每一个粒子的适应度值fxi， 其中，t为仿真时间，et为控制系统实际输出与期望输出的差值；步骤3.4：吸引子rr和平均最好位置mbest， 其中，r1、r2为[0，1]之间的随机数，L为粒子群规模；步骤3.5：计算中间变量hh，确定收缩扩张因子α，并更新粒子位置：hh＝fxi-1fxi；其中：fxi为第i个粒子当前的适应度值，fxi-1为上一代群体最佳位置时的适应度值；当hh＜0.5时，定义α＝2*hh，粒子位置更新公式为：xit+1＝rr+α|mbestt-xit|ln1μ，μ～0，1；其中，xit+1为更新后，即迭代次数第t+1代时第i个粒子的位置，xit为上一代，即迭代次数第t代时第i个粒子的位置；mbestt为迭代次数第t代时平均最好位置，μ～0，1表示μ为0，1之间的随机数；当hh≥0.5时，定义α＝1+hh，粒子位置更新公式为：xit+1＝rr-α|mbestt-xit|ln1μ；μ～0，1；其中，xit+1为更新后，即迭代次数第t+1代时第i个粒子的位置，xit为上一代，即迭代次数第t代时第i个粒子的位置；mbestt为迭代次数第t代时平均最好位置，μ～0，1表示μ为0，1之间的随机数；步骤3.6：更新个体极值pi和全局极值pg，将每个粒子的当前适应度值fxi与个体极值pi比较，若fxi＜pi，则pi＝fxi；否则，pi不变；将所有种群中的最小极值fgbestxi与全局极值pg比较，若fgbestxi＜pg，则pg＝fgbestxi，否则，全局极值pg不变；步骤3.7：如若未达到最大迭代次数T，则返回步骤3.4，重新迭代计算；若达到最大迭代次数T，则输出粒子位置对应的结果，即最优的一组[KpKiKd]参数，进而实现对主调节器的控制。

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