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基于改進人工蜂群優(yōu)化的精餾過程再沸器控制

2015-04-29 00:00:00敖培李明
科技創(chuàng)新導報 2015年13期

摘要:本文提出一種基于改進ABC優(yōu)化微分先行PID控制器的方法,即首先采用跟隨蜂階段基于當前局部最優(yōu)解搜索策略、采蜜蜂和跟隨蜂階段鄰域搜索概率提高傳統(tǒng)ABC算法的收斂速度和局部搜索能力,然后將以誤差性能指標ITAE為目標函數(shù),運用改進的ABC對在建立好的Simulink控制系統(tǒng)模型進行PID控制器參數(shù)的優(yōu)化。仿真結果表明,采用本文方法,可以自動的確定精餾過程再沸器控制中PID控制器最優(yōu)參數(shù),使整個系統(tǒng)獲得較好的控制性能。

關鍵詞:人工蜂群算法Simulink建模再沸器控制

中圖分類號:TM715文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2015)05(a)-0000-00

1引言

精餾工藝是化工廠用于提純產品的主要手段,它廣泛應用在合成碳酸丙烯酯、甲基叔丁基醚、氯乙烯、脂肪醇等化工生產過程中。在分離混合物的精餾過程中,需要通過控制再沸器的加入蒸汽量來維持精餾塔氣相的空間速度,以保證精餾塔正常運行。本文提出一種基于改進人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)優(yōu)化微分先行PID控制器的方法,并將其應用在精餾過程再沸器控制中。即以誤差性能指標ITAE為目標函數(shù),運用改進的ABC對在建立好的Simulink控制系統(tǒng)模型進行PID控制器參數(shù)的優(yōu)化。仿真結果表明,采用本文方法,可以自動的確定PID控制器最優(yōu)參數(shù),實現(xiàn)了對再沸器蒸汽流量穩(wěn)定控制,同時很好的限制了最大的蒸汽量。

2 基于改進人工魚群算法的微分先行PID控制器優(yōu)化

由于微分先行PID控制只對系統(tǒng)的輸出變量進行微分,而對給定值不進行微分。因此,在改變給定時,采用微分先行PID控制可以使輸出變化比較緩和,進而不至于引起系統(tǒng)大的振蕩。目前,對于PID控制器參數(shù)主要是采用比較費時且不能保證獲得最佳性能的人工調整。ABC算法是一種通過模擬蜂群依各自分工不同協(xié)作采蜜,交換蜜源信息以找到最優(yōu)蜜源的群體智能算法[1]。為了提高ABC算法的收斂速度和局部搜索能力,這里將跟隨蜂階段基于當前局部最優(yōu)解搜索策略、采蜜蜂和跟隨蜂階段鄰域搜索概率引入到傳統(tǒng)ABC算法中,然后運用改進的ABC進行對Simulink中建立的再沸器控制系統(tǒng)模型中的PID控制器參數(shù)進行優(yōu)化設計,誤差性能指標選擇ITAE,并以ITAE值作為改進的ABC的適應值。算法流程如下:

Step 1:隨機產生蜜源的位置坐標,并將其依次賦值給Simulink模型中的控制器參數(shù),運行控制系統(tǒng)模型,根據返回的適應度值,確定最優(yōu)食物源。

Step 2:每只采蜜蜂按照式vij=xij+φij(xij-xkj)和MR(t)=0.4t/Tmax+0.1進行領域搜索,其中k∈{1,2,…,N},j∈{1,2,…,D},t為當前循環(huán)代數(shù),Tmax為最大循環(huán)代數(shù)。計算新食物源的適應度值,將較高適應度值的食物源替代舊食物源。

Step 3:每只跟隨蜂按照食物源收益率 選擇所要搜索的食物源,并依據 和MR(t)=0.4t/Tmax+0.1進行鄰域搜索,其中 ,φij∈[0,1.5], 是在當前解中隨機選取p%解中最優(yōu)的一個。然后計算新食物源的適應度值,將較高適應度值的食物源替代舊食物源。

Step 4:當搜尋次數(shù)大于控制參數(shù)limit,但仍有食物源位置未被更新,則將采蜜蜂變?yōu)閭刹榉洌词诫S機產生一個新的食物源。

Step 5:記錄最優(yōu)的食物源,進行下一次循環(huán),直到達到最大迭代次數(shù),得到最優(yōu)解。

3基于改進人工魚群優(yōu)化的精餾過程再沸器控制

為了驗證本文算法,采用文獻[2]中的再沸器控制系統(tǒng)為研究對象,即采用冷凝液儲槽液位控制加熱蒸汽量。被控對象(即從再沸器至儲液槽液位)的數(shù)學模型為G(s)=1.25e-44s/(25s+1)2;從再沸器(蒸汽流量)至精餾塔內壓力測量變送器的數(shù)學模型為G(s)=e-4s/(12s+1);蒸汽的限制流量和塔內壓力關系為QsH(s)=Q0-0.48P(s),其中QsH(s)為蒸汽的限制流量,Q0為蒸汽的最大流量,P(s)為塔內壓力最大值。改進AFSA算法參數(shù)設置如下:最大迭代次數(shù)為500,種群個數(shù)為20,p為0.6。按照第2節(jié)所述算法,得到最優(yōu)微分先行PID控制器的參數(shù)為Kp=0.343,Ki=0.01,Kd=55.7,蒸汽量設定值波形、蒸汽實際流量波形、蒸汽流量超限作用波形和蒸汽流量超限作用波形經濾波后波形如圖1所示。從圖1可以看出,系統(tǒng)在234s時達到穩(wěn)態(tài),實現(xiàn)了控制要求,穩(wěn)定性較好。同時,由于低通濾波的作用,原蒸汽流量現(xiàn)值矩形脈沖波形變得平坦,降低了帶給系統(tǒng)的干擾。

5 結語

本文提出一種基于改進ABC優(yōu)化微分先行PID控制器的方法,并將其應用在精餾過程再沸器控制中。仿真結果表明,采用本文方法,可以自動的確定精餾過程再沸器控制中PID控制器最優(yōu)參數(shù),可以滿足系統(tǒng)對再沸器蒸汽流量穩(wěn)定控制和限制最大蒸汽量的控制要求。

參考文獻

[1] 劉宏志, 高立群, 孔祥勇.基于子種群的改進人工蜂群算法[J].東北大學學報,2014, 35(9):1239-1243

[2]王正林編著.過程控制與Simulink應用[M].北京:電子工業(yè)出版社, 2006

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