基于改進粒子群算法的工業潤滑油調和方案設計

陳鑫悅

（中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學密碼工程學院，河南 鄭州 450000）

0 引言

隨著工業化的發展，人們的生活已經離不開各種機械。而每種機械都需要工業潤滑油對其進行防銹、潤滑、緩沖的保護，這是機械運作中不可或缺的一部分。

潤滑油是用兩種或多種不同指標的基礎油按照不用的比例進行混合產生的。潤滑油的調和過程中理化性質會發生改變，它的性質變化與各基礎油的指標可能是線性或非線性關系，所以工業潤滑油的調和是一個復雜的工藝問題。衡量潤滑油的性能指標主要包括黏度、凝點（傾點）、酸值、閃點、氧化安定性、殘炭，等等，本文主要針對這6個指標（Y，Y，…，Y）進行調優方案的設計。

現有文獻中大部分都從潤滑油的黏度屬性方面或者潤滑油各屬性之間的相互影響進行研究，一般只得到定性結果，很少見到定量具體分析，不利于對潤滑油調和方案的制定與提高。為簡化問題，本文忽略潤滑油的生產技術和過程，且不考慮添加劑問題，僅僅從數學角度研究潤滑油的調和優化問題。同時，假設潤滑油的某一指標i只與基礎油的相應指標i有關，i=1，2，…，6。針對不同的需求，本文建立了兩種非線性約束目標優化數學模型，使用改進粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）進行求解。本文接下來的工作安排：首先介紹潤滑油的配比模型以及兩種調和方案的數學模型；其次介紹改進粒子群算法；再次進行實驗測試；最后總結。

1 潤滑油調和的數學模型

1.1 配比模型

10種基礎油的配量分別為x，x，…，x，10種基礎油有6個性能指標分別定義為a，…，a，潤滑油的六項性能指標為Y，Y，…，Y。……