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申请/专利权人:广州工程技术职业学院
摘要:本发明属于PID控制技术领域,公开了一种基于改进PID的离心机控制方法、装置、设备及介质,包括:基于离心机控制问题,构建待优化的数学模型;建立离心机控制系统的PID控制模型;采用多样性度量机制并对麋鹿群算法中的参数进行非线性变换,获得改进后的麋鹿群算法;以待优化的数学模型为目标函数,利用改进后的麋鹿群算法优化离心机速度PID控制器,得到最佳控制参数Kp、Ki、Kd;将得到的最佳控制参数Kp、Ki、Kd输入到离心机控制系统的PID控制模型中,对离心机进行控制。能够解决离心机采用传统PID控制方法带来的参数整定复杂、稳定性差的问题,并提高了离心机控制系统的性能和鲁棒性。
主权项:1.一种基于改进PID的离心机控制方法,其特征在于,包括:基于离心机控制问题,构建待优化的数学模型;建立离心机控制系统的PID控制模型;采用多样性度量机制并对麋鹿群算法中的参数进行非线性变换,获得改进后的麋鹿群算法;以待优化的数学模型为目标函数,利用改进后的麋鹿群算法优化离心机速度PID控制器,得到最佳控制参数Kp、Ki、Kd;将得到的最佳控制参数Kp、Ki、Kd输入到离心机控制系统的PID控制模型中,对离心机进行控制;所述待优化的数学模型的公式为: ;式中,J为适应度值,为离心机速度PID控制器输出值,为用于平衡系统误差的权重因子,为当前控制时间,为总的控制时间,为的导数,为的导数;所述采用多样性度量机制并对麋鹿群算法中的参数进行非线性变换,获得改进后的麋鹿群算法的具体步骤为:模拟算法发情季节阶段,引入多样性度量机制改进对公麋鹿的选择策略,公式为: ; ; ; ;式中,B为家庭总数,为公麋鹿率,EHS为种群数量,为适应度值最好的公麋鹿,为第j头公麋鹿的适应度值,λ为权重系数,为第j头公麋鹿的多样性度量,为种群中第j头公麋鹿,为种群中第m头公麋鹿,为选择概率,为所有公麋鹿的绝对适应度值;模拟算法产犊季节阶段,对参数进行非线性变换,改进繁殖小麋鹿的策略;所述模拟算法产犊季节阶段,对参数进行非线性变换,改进繁殖小麋鹿的策略,包括:若小麋鹿与家庭种父亲麋鹿具有相同的适应度指数,则小麋鹿的繁殖策略公式为: ; ;式中,为第i个家庭繁殖的第j头小麋鹿,为第i个家庭的种母亲麋鹿,是决定继承属性比率的参数,为随机选择的第i个家庭的第k头麋鹿,为第j头小麋鹿在第it次迭代的适应度值,为第it次迭代小麋鹿种群的平均适应度值,为调整参数;若小麋鹿与家庭种母亲麋鹿具有相同的适应度指数,则小麋鹿的繁殖策略公式为: ;式中,和是介于0到2之间的随机数,为第i个家庭的种父亲麋鹿,为公麋鹿种群中随机一头公麋鹿,为第i个家庭的种母亲麋鹿,为第i个家庭繁殖的第j头小麋鹿;所述以待优化的数学模型为目标函数,利用改进后的麋鹿群算法优化离心机速度PID控制器,得到最佳控制参数Kp、Ki、Kd,具体步骤为:S1、将待优化的数学模型作为改进后的麋鹿群算法的目标函数,其中,目标函数作为适应度函数评估每个候选解的优越性;S2、模拟离心机控制系统的工况,设计传递函数描述系统的动态特性;S3、给定离心机控制系统的输入;S4、初始化改进后的麋鹿群算法的种群数量、问题维度、算法搜索上界、算法搜索下界、最大迭代次数;S5、将离心机速度PID控制器的参数Kp、Ki、Kd编码为改进后的麋鹿群算法搜索空间的解,迭代算法,将更新的种群个体设为速度PID控制器参数解;S6、根据适应度函数计算当前迭代种群个体适应度值,记录最小适应度值,并与上次迭代的种群最优适应度值比较,保留最优适应度值;S7、模拟麋鹿群算法各阶段的寻优过程,更新离心机速度PID控制器的Kp、Ki、Kd参数;S8、若更新后的麋鹿种群个体比上一次迭代更新的更优,则保留当前最优解;S9、判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数,若达到,则退出循环,输出全局最优解,根据离心机速度PID控制器获得Kp、Ki、Kd参数,否则返回执行S3;步骤S5中,通过将离心机速度PID控制器的参数Kp、Ki、Kd编码为麋鹿群算法搜索空间的解,其中,种群编码向量为: ;式中,x为种群编码向量,Kp、Ki、Kd分别为离心机速度PID控制器的参数,n为种群数量。
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