改進的遺傳算法在電加熱鍋爐溫控系統中的應用

金鵬　李晶

摘 要：目前，電加熱鍋爐的控制方式一般采用PID控制。針對PID控制存在的震蕩周期較長、超調較大、穩態誤差較大等缺點，提出基于改進遺傳算法的PID算法。利用改進的遺傳算法進行仿真尋優確定PID的參數Kp、Ki、Kd。經仿真及實驗證明由于采用智能控制算法，電加熱鍋爐的效率和精度都得到了提高。

關鍵詞：鍋爐；控制；遺傳算法；仿真

中圖分類號：TK229 文獻標識碼：A

1 引言

電鍋爐是將電能轉換為熱能的裝置。由于電鍋爐具有結構簡單、無污染、熱效率高、能量轉化率高等優點，近年來，電鍋爐在工業生產以及供熱采暖等領域的應用日趨廣泛。鍋爐控制作為典型溫度過程控制，其動態特性具有大慣性大延遲的特點，而且伴有非線性。目前電熱鍋爐控制大都采用開關式控制或簡單的PID控制。采用這些控制方法缺點是控制精度不高、超調較大、效率較低。

為避免上述缺點，提出利用改進的遺傳算法全局尋優PID參數，進而提高系統的反應速度及控制精度。

2 電加熱鍋爐的模型的建立

式中：K為控制對象的靜態增益；T為控制對象的時間常數；τ為控制對象的純滯后時間。為求得模型的三個參數，其方法是：給電鍋爐加上一個階躍控制信號，采集階躍響應的溫度值，采集周期1s。在matlab軟件仿真環境下，進行相同輸入信號的的階躍響應仿真。然后，將采集到的溫度值導入matlab，將實測數據與仿真曲線進行曲線擬合，當相關系數在80%以上時，即認為此仿真曲線為電爐的飛升曲線。利用飛升曲線法求得參數：K=2.2，T=208，τ=70。圖1為實測數據與模型曲線擬合圖。

3 改進的遺傳算法

PID算法的優點是編程簡單、易于實現，所以在溫度控制中應用較為廣泛。但它也有其難以克服的缺點，震蕩周期較長、超調較大、穩態誤差較大等。這些缺點都會降低溫控精度。其原因是PID控制要求系統具有精確的數學模型，不具備對參數的尋優性。

遺傳算法GA是一種通過模擬自然進化過程搜索全局最優解的方法。針對不同的實例，只需調整算子參數，通過對初始群體進行選擇、交叉、變異等一系列遺傳操作，從而產生出新一代的群體，并逐步使群體進化到包含或接近最優解的狀態。

但遺傳算法GA也有其缺點，就是“早熟”現象，系統進化初期產生了超常個體，限制了其他個體進化，使系統較早收斂于局部最優解。針對“早熟”現象本文采用自適應遺傳算法AGA可以做到全局尋優。其方法是適應度高的個體的交叉和變異概率應該較小，適應度低的個體的交叉和變異概率應該較大，也就是交叉率和變異率隨適應度自適應調整。基于這種思想，交叉率Pc，變異率Pm可以設為：

（4）Step4：由式（2）計算交叉算子Pc，并將交叉算子作用于群體。

（5）Step5：變異運算，由式（3）計算變異算子Pm，將變異算子作用于群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。

（6）Step6：終止條件判斷，若t=N，則以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優解輸出，終止計算。

4 仿真

基于Matlab/Simulink仿真時設初始種群M=50，進化代數N=100，Pc=0.9，Pm=0.1。PID、基于遺傳算法PID、基于改進遺傳算法PID的階躍響應仿真對比如圖2所示。

圖2都表明，基于遺傳算法PID、基于改進遺傳算法PID都能做到穩定控制。基于改進遺傳算法PID超調量更小、過渡過程時間更短，控制效果由于其他兩種算法。

5 測試

采用S7-300 PLC作為溫控系統的控制器，S7-300 PLC自帶PID模塊。實際運行時，將遺傳算法尋優得到的PID參數Kp、Ki、Kd寫入PLC。溫控曲線如圖3所示。

可見，溫控系統的實際運行效果良好，系統獲得較好的動態性能，證明設計方案的正確性。

結論

考慮到PID控制器的瓶頸和缺陷，利用改進的遺傳算法對PID控制器整體優化。通過Matlab/Simulink仿真結果以及實際的溫度控制效果表明，優化后的電鍋爐控制系統具有更高的控制精度和更好的動靜性能，也證明了智能控制算法應用于實際的過程控制的可行性，因此，本設計具有應用價值和發展空間。

參考文獻

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