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      蟻群算法在油庫發(fā)油PID控制中的應用

      2019-09-20 07:35:44
      測控技術 2019年2期
      關鍵詞:發(fā)油油庫模擬量

      (江南大學 輕工過程先進控制教育部重點實驗室,江蘇 無錫 214122)

      PID控制是最早發(fā)展起來的控制方案之一,由于其具有魯棒性能好、可靠性高等特點,被廣泛應用于工業(yè)過程控制中[1]。油庫定量發(fā)油的過程具有滯后、慣性以及時變性等特點,普通PID控制不能很好地適應參數(shù)變化,很難滿足油庫發(fā)油的控制要求。為了提高油庫發(fā)油的控制性能,滿足油庫發(fā)油的控制要求,有必要研究一種智能PID發(fā)油控制系統(tǒng)。

      針對油庫定量發(fā)油過程,本文將一種蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的方法用于油庫發(fā)油控制,并取得了較好結果??刂葡到y(tǒng)采用S7-1200 PLC作為中央控制器,通過SCL語言實現(xiàn)蟻群算法對PID參數(shù)的優(yōu)化。實驗表明,基于蟻群算法優(yōu)化后的PID發(fā)油控制器具有動態(tài)響應速度更快、上升時間更短等優(yōu)點。

      1 油庫發(fā)油控制系統(tǒng)的結構及硬件框架

      針對油庫發(fā)油的控制要求,設計了系統(tǒng)的結構框圖,如圖1所示。根據(jù)油庫現(xiàn)場控制的要求,對所需要的控制模塊進行合理的規(guī)劃。其中,數(shù)字量輸入點包括靜電接地、溢油檢測、鶴管到位、鶴管復位和啟停開關等信號輸入。數(shù)字量輸出點包括油泵、靜電聲光報警、溢油聲光報警、發(fā)油指示等信號輸出。模擬量包括電液閥模擬量輸出點、溫度傳感器模擬量輸入點。

      該控制系統(tǒng)需要控制6個鶴管,對I/O口進行分配,包括36個數(shù)字量輸入點、24個數(shù)字量輸出點、6個模擬量輸入點、6個模擬量輸出點。在S7-1200中含有部分I/O端口,考慮到添加10%的裕量,對模擬量I/O和數(shù)字量模塊進行了合理的配置。硬件的詳細模塊參數(shù)如表1所示。

      表1 系統(tǒng)模塊選型

      圖1 油庫發(fā)油控制系統(tǒng)結構圖

      2 基于蟻群算法的PID控制參數(shù)的優(yōu)化

      控制參數(shù)的優(yōu)化對于PID性能的好壞起著決定性的作用。常規(guī)的整定方法有試湊法和理論計算整定法。然而,當參數(shù)發(fā)生變化時,常規(guī)的系統(tǒng)整定方法會使控制器的性能變差。因此,需要一種智能優(yōu)化方法對控制器的參數(shù)進行實時優(yōu)化,采用蟻群算法來優(yōu)化PID控制的3個參數(shù),使之能夠達到良好的整定效果[2]。

      2.1 蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的系統(tǒng)結構圖

      該蟻群算法的PID控制是PID控制器和蟻群算法兩個部分組成[3]。PID控制器對被控對象進行閉環(huán)控制,系統(tǒng)的優(yōu)化指標大于設定指標時調(diào)用蟻群算法對Kp、Ki、Kd3個參數(shù)進行實時優(yōu)化,當優(yōu)化指標小于設定指標時,停止參數(shù)優(yōu)化;蟻群算法以性能指標的最優(yōu)化為目的,根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài),調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù)[4]。蟻群算法優(yōu)化PID控制系統(tǒng)結構圖如圖2所示。

      圖2 控制系統(tǒng)結構圖

      2.2 節(jié)點和路徑的選擇

      PID控制的Kp、Ki、Kd3個參數(shù)為優(yōu)化變量,設均保留3位小數(shù),各需要4個數(shù)字來表示,共需要12個數(shù)字。利用Z-N法得到的參數(shù)初步確定Kp、Ki、Kd的數(shù)值Kp=1.231、Ki=0.124 、Kd=1.023并將Kp、Ki、Kd數(shù)值抽象體現(xiàn)在XOY平面上如圖3所示。

      圖3 節(jié)點及路徑生成示意圖

      在XOY平面上一共有12×10個節(jié)點,用C(xi,yi,j)表示一個節(jié)點,其中xi表示節(jié)點的橫坐標,yi,j表示節(jié)點的縱坐標[5]。假設螞蟻的出發(fā)點為原點O,其爬行的路徑為:Path=(0,y1,j,y2,j,…,y12,j)。該路徑表示的Kp、Ki、Kd3個參數(shù)的值可按如下公式計算:

      (1)

      在實際設置各節(jié)點的過程中,根據(jù)Z-N法整定出的Kp、Ki、Kd按照式(2)對螞蟻的搜索范圍進行一定的縮小,使螞蟻在有可能出現(xiàn)最優(yōu)解的范圍內(nèi)進行搜索,加快了蟻群算法的收斂速度[6]。

      (2)

      式中,ε為[0,1]內(nèi)選定的某一數(shù)值。

      2.3 目標函數(shù)的建立

      目標函數(shù)的建立是為了使系統(tǒng)具有更好的性能,因此以系統(tǒng)的性能指標為根本依據(jù)來建立目標函數(shù)[7]。本設計選擇式(3)絕對誤差矩的積分作為評價用的性能指標,利用該性能指標3的多種性質(zhì),來綜合反映控制系統(tǒng)的精確性和快速性,在兼顧較小超調(diào)量的同時能夠兼顧較快的響應速度[8]。

      (3)

      式中,e(t)為控制系統(tǒng)中輸入量與輸出量的誤差,目標函數(shù)F越小,表明系統(tǒng)的性能指標越優(yōu)異。

      2.4 路徑的選擇和信息素的更新

      在螞蟻的搜索空間中,信息素為螞蟻路徑的指引,在尋優(yōu)的過程中不斷選擇并調(diào)整路徑[9]。

      ① 本文中螞蟻的狀態(tài)轉移概率計算公式為

      (4)

      式中,α為遺留信息量的重要程度;β為啟發(fā)信息的重要程度;τ(xi,yi,j,t)為t時刻在節(jié)點上殘留的信息量;η(xi,yi,j,t)為節(jié)點C(xi,yi,j)上信息量的能見度,且

      (5)

      ② 節(jié)點信息素更新按式(6)確定。

      τ(xi,yi,j,t)=ρτ(xi,yi,j,t)+Δτ(xi,yi,j,t)

      (6)

      式中,ρ為信息素揮發(fā)系數(shù);Δτ(xi,yi,j,t)為t時刻節(jié)點上C(xi,yi,j)的信息素的總變化量,按照式(7)來確定。

      (7)

      式中,Δτk(xi,yi,j,t)為k只螞蟻爬過后節(jié)點C(xi,yi,j)上的信息素的變化量,按照式(8)來確定。

      (8)

      式中,F(xiàn)k為第k只螞蟻在本次循環(huán)中的目標函數(shù)值;Q為一個常數(shù),表示螞蟻在完成一次探索時所釋放的信息素總濃度。

      2.5 PID參數(shù)的尋優(yōu)步驟

      (1) 初始化。

      設定初始參數(shù),螞蟻數(shù)量m,信息素初始濃度C,α,β,ρ,Q,最大迭代次數(shù)NC。

      (2) 尋優(yōu)。

      ① 將螞蟻放在原點,開始爬行,按照式(4)計算各節(jié)點的狀態(tài)轉移概率P,并選擇下一個爬行節(jié)點;

      ② 當螞蟻爬過Li線段上任意一點的時候,完成一次循環(huán),并記錄各點的縱坐標;

      ③ 當螞蟻完成一次爬行,按式(1)計算Kp、Ki、Kd,并賦值給PID控制器;

      ④ 運行控制系統(tǒng)模型,得到目標函數(shù)值,并返回,記錄本次的最優(yōu)結果。

      (3) 按照式(6)更新信息素,迭代次數(shù)加1。

      (4) 進入下一個循環(huán)中直到達到最大的迭代次數(shù)NC,輸出最優(yōu)PID參數(shù)。

      3 程序設計

      蟻群PID的優(yōu)化程序采用西門子STEP7中的SCL語言編寫。SCL語言符合國際標準IEC 61131-3,是一種類似于PASICAL的高級編程語言。SCL語言為PLC做了優(yōu)化,不僅具有PLC的典型元素,而且具有高級語言的特性。

      3.1 蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)

      SCL語言是西門子STEP7支持的結構化語言,編寫后封裝成FB功能塊,在主程序OB功能塊中調(diào)用。具體的程序流程如圖4所示。

      圖4 程序流程圖

      3.2 蟻群PID的PLC實現(xiàn)

      蟻群算法PID具體在PLC上的實現(xiàn)由兩個部分組成,即蟻群算法的優(yōu)化PID參數(shù)和PID控制器。蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)用SCL進行編寫并封裝成FB功能塊,并可以由其他程序調(diào)用,在實際應用中還要與PID控制器相結合,最終實現(xiàn)蟻群PID控制器的設計。

      S7-1200上有集成的PID控制模塊,在具體的實現(xiàn)上,需要將蟻群PID控制器上的3個輸出值即Kp、Ki、Kd,通過接口模塊賦值給PID控制器,還需要對蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的功能模塊的背景參數(shù)進行正確設置,實現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整。

      4 仿真實驗測試結果

      為了驗證本文給出的蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的控制方案的可行性和有效性,對該控制方案進行實驗,根據(jù)現(xiàn)場的發(fā)油管道,設置發(fā)油量為20 kg/s。按照前文的步驟首先確定由Z-N法得到的PID參數(shù),即Kp=1.231、Ki=0.124、Kd=1.023 ,以此來確定搜索范圍,減少搜索時間,并取α=1,β=1.5,ρ=0.4,Q=10,m=10,N=20利用蟻群逐步迭代優(yōu)化得到的PID參數(shù)為Kp=0.940,Ki=0.082,Kd=1。系統(tǒng)的響應如圖5所示。為了更直觀地觀察仿真實驗結果,將兩種控制方法的仿真參數(shù)列出。具體兩種控制方法的仿真參數(shù)如表2所示。

      表2 兩種控制方法的PID參數(shù)及性能指標

      圖5 優(yōu)化前后系統(tǒng)響應曲線

      由圖5和表2中的數(shù)據(jù)可以看出利用蟻群算法得到的PID控制系統(tǒng)響應更快,有較小的超調(diào)量且過度平穩(wěn),控制效果較好。

      5 結束語

      本系統(tǒng)采用蟻群算法優(yōu)化PID參數(shù)的策略,經(jīng)過實際仿真表明:與常規(guī)PID控制相比具有動態(tài)響應速度快、上升時間短等特點。該控制算法通過西門子結構化控制語言(SCL)在PLC上實現(xiàn),改善了控制效果。油庫的實際應用驗證了該系統(tǒng)的實用性和可靠性。

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