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一种犬舍环境温度控制优化方法 

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申请/专利权人:山东艾盟生物科技有限公司

摘要:本发明公开了一种犬舍环境温度控制优化方法,属于PID控制技术领域,步骤包括:S1、构建犬舍环境温度控制系统;S2、改进大甘蔗鼠算法,改进策略为:S21:提出一种主导收敛变异策略,S22:通过引入一种适应性动态因子AF来改进大甘蔗鼠算法的探索阶段的数学模型,S23:通过一种局部寻优扰动策略来改进大甘蔗鼠算法的开发阶段的数学模型;S3、利用改进的大甘蔗鼠算法对犬舍环境温度控制系统的PID控制器进行参数整定,通过算法寻优得到最佳的Kp、Ki、Kd三个参数值;S4、将S3中整定的PID三个参数作用到犬舍环境温度控制系统,优化系统的控制效果,实现温度的精确调节。

主权项:1.一种犬舍环境温度控制优化方法,其特征在于,具体步骤为:S1、构建犬舍环境温度控制系统,所述的控制系统包括误差计算模块、PID控制器模块、改进大甘蔗鼠算法模块、温度信号控制模块、温度调节器模块、温度检测模块,首先将犬舍目标温度输入控制系统,与温度检测模块反馈的犬舍实际温度一起输入到误差计算模块,得到实时误差et,将误差et输入PID控制器模块通过改进大甘蔗鼠算法进行优化,将优化得到的控制信号传入温度信号控制器从而控制温度的调节,通过犬舍环境温度控制系统的调节最终达到目标温度;S2、改进大甘蔗鼠算法,具体的改进策略如下:S21:提出一种主导收敛变异策略,在大甘蔗鼠算法设计的框架内,位置向量产生目标值最佳的个体称为主导雄性个体,根据种群中的主导雄性Xk的位置构建种群变异数学模型,通过数学模型对初始化种群位置进行变异,种群变异的数学模型为: 式1中,表示种群中的第i个搜索代理,第j维度的更新位置,Xk,j表示主导雄性在第j维度上的位置,Xi,j表示种群中的第i个搜索代理,第j维度的原始位置,γ表示变异幅度取值为0.5,β表示正态分布生成的随机数,ub为搜索空间的上限,lb为搜索空间的下限;S22:通过引入一种适应性动态因子AF来改进大甘蔗鼠算法的探索阶段的数学模型,AF会根据每个搜索代理的适应度自动调节大小,从而控制搜索代理位置的更新,改进后的探索阶段的数学模型为: 式2中,表示种群中的第i个搜索代理,第j维度的更新位置,Xk,j表示主导雄性在第j维度上的位置,Xi,j表示种群中的第i个搜索代理,第j维度的原始位置,AF表示适应性因子其数学模型如式3所示,r表示迭代因子其数学模型如式4所示:式3中,afinal表示适应性因子的初始值,afinitial表示适用性因子的最大值,current_fitness表示当前搜索代理的适应度值,best_fitness表示最优适应度值; 式4中,Fk表示主导雄性的适应度值的大小,iter表示当前迭代数,Max_iter表示最大迭代数;S23:通过一种局部寻优扰动策略来改进大甘蔗鼠算法的开发阶段的数学模型,根据每次选取的局部最优的适应度值变化大小来判断算法的寻优是否陷入局部最优解,通过调用不同的更新策略来扰动种群的位置继续寻优,改进的大甘蔗鼠算法的开发阶段数学模型为: 式5中,表示上一次更新的最优适应度值,表示当前更新的最优适应度值,Xi,j表示种群中的第i个搜索代理,第j维度的原始位置,Xk,j表示主导雄性在第j维度上的位置,Xm,i表示随机选取的第m个搜索代理的第j维度的位置,C和μ都表示0到1之间的随机数,L1=Xi,j-Xk,j,L2=rand·L1,α=π·rand,其中rand表示0到1之间的随机数;S3、利用改进的大甘蔗鼠算法对犬舍环境温度控制系统的PID控制器进行参数整定,通过算法寻优得到最佳的Kp、Ki、Kd三个参数值,具体步骤为:S31、模拟犬舍环境温度控制系统的工作过程,构建控制系统仿真模型的传递函数;S32、设置犬舍环境温度控制系统的目标温度,并将目标温度作为输入信号输入到控制系统中;S33、初始化改进大甘蔗鼠算法模块的参数,种群规模N,问题维度dim,搜索空间上限ub,下限1b;S34、将犬舍温度控制系统的PID控制器模块的Kp、Ki、Kd三个参数进行编码,转换为改进大甘蔗鼠算法位置解的三个维度;S35、使用ISE作为改进大甘蔗鼠算法的目标函数,目标函数的公式如下: 式6中,JISE表示改进大甘蔗鼠算法的适应度值,et表示犬舍温度控制系统在当前运行时间t的误差,即目标温度与温度检测模块检测到的实际温度之间的差值,T表示系统运行的总时间;S36、根据参数初始化种群的初始位置,并计算种群的适应度,根据适应度值越小越好的原则选出主导雄性,通过公式1对初始化种群进行主导收敛变异;S37、通过改进的大甘蔗鼠算法的数学模型对种群位置进行更新,将寻优得到的位置解通过目标函数进行计算得到适应度值,选取当前迭代次数下的最优解和最优适应度值,将最优解转换成犬舍温度控制系统的PID控制器模块的Kp、Ki、Kd三个参数,并传入温度控制系统进行控制优化;S38、循环执行S37,判断当前迭代次数是否达到最大迭代数,如果未达到,则继续寻优,如果达到,则退出循环,将输出最优解作为PID控制器最优Kp、Ki、Kd参数;S4、将S3中整定的PID三个参数作用到犬舍环境温度控制系统,优化系统的控制效果,实现温度的精确调节。

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