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(duì)PID控制存在的震蕩周期較長(zhǎng)、超調(diào)較大、穩(wěn)態(tài)誤差較大等缺點(diǎn)，提出基于改進(jìn)遺傳算法的PID算法。利用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行仿真尋優(yōu)確定PID的參數(shù)Kp、Ki、Kd。經(jīng)仿真及實(shí)驗(yàn)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(guān)鍵詞：鍋爐；控制；遺傳算法；仿真

中圖分類號(hào)：TK229 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 引言

電鍋爐是將電能轉(zhuǎn)換為熱能的裝置。由于電鍋爐具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、無污染、熱效率高、能量轉(zhuǎn)化率高等優(yōu)點(diǎn)，近年來，電鍋爐在工業(yè)生產(chǎn)以及供熱采暖等領(lǐng)域的應(yīng)用日趨廣泛。鍋爐控制作為典型溫度過程控制，其動(dòng)態(tài)特性具有大慣性大延遲的特點(diǎn)，而且伴有非線性。目前電熱鍋爐控制大都采用開關(guān)式控制或簡(jiǎn)單的PID控制。采用這些控制方法缺點(diǎn)是控制精度不高、超調(diào)較大、效率較低。

為避免上述缺點(diǎn)，提出利用改進(jìn)的遺傳算法全局尋優(yōu)PID參數(shù)，進(jìn)而提高系統(tǒng)的反應(yīng)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(duì)象的靜態(tài)增益；T為控制對(duì)象的時(shí)間常數(shù)；τ為控制對(duì)象的純滯后時(shí)間。為求得模型的三個(gè)參數(shù)，其方法是：給電鍋爐加上一個(gè)階躍控制信號(hào)，采集階躍響應(yīng)的溫度值，采集周期1s。在matlab軟件仿真環(huán)境下，進(jìn)行相同輸入信號(hào)的的階躍響應(yīng)仿真。然后，將采集到的溫度值導(dǎo)入matlab，將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與仿真曲線進(jìn)行曲線擬合，當(dāng)相關(guān)系數(shù)在80%以上時(shí)，即認(rèn)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(shù)：K=2.2，T=208，τ=70。圖1為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與模型曲線擬合圖。

3 改進(jìn)的遺傳算法

PID算法的優(yōu)點(diǎn)是編程簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，所以在溫度控制中應(yīng)用較為廣泛。但它也有其難以克服的缺點(diǎn)，震蕩周期較長(zhǎng)、超調(diào)較大、穩(wěn)態(tài)誤差較大等。這些缺點(diǎn)都會(huì)降低溫控精度。其原因是PID控制要求系統(tǒng)具有精確的數(shù)學(xué)模型，不具備對(duì)參數(shù)的尋優(yōu)性。

遺傳算法GA是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索全局最優(yōu)解的方法。針對(duì)不同的實(shí)例，只需調(diào)整算子參數(shù)，通過對(duì)初始群體進(jìn)行選擇、交叉、變異等一系列遺傳操作，從而產(chǎn)生出新一代的群體，并逐步使群體進(jìn)化到包含或接近最優(yōu)解的狀態(tài)。

但遺傳算法GA也有其缺點(diǎn)，就是“早熟”現(xiàn)象，系統(tǒng)進(jìn)化初期產(chǎn)生了超常個(gè)體，限制了其他個(gè)體進(jìn)化，使系統(tǒng)較早收斂于局部最優(yōu)解。針對(duì)“早熟”現(xiàn)象本文采用自適應(yīng)遺傳算法AGA可以做到全局尋優(yōu)。其方法是適應(yīng)度高的個(gè)體的交叉和變異概率應(yīng)該較小，適應(yīng)度低的個(gè)體的交叉和變異概率應(yīng)該較大，也就是交叉率和變異率隨適應(yīng)度自適應(yīng)調(diào)整?；谶@種思想，交叉率Pc，變異率Pm可以設(shè)為：

（4）Step4：由式（2）計(jì)算交叉算子Pc，并將交叉算子作用于群體。

（5）Step5：變異運(yùn)算，由式（3）計(jì)算變異算子Pm，將變異算子作用于群體。即是對(duì)群體中的個(gè)體串的某些基因座上的基因值作變動(dòng)。

（6）Step6：終止條件判斷，若t=N，則以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個(gè)體作為最優(yōu)解輸出，終止計(jì)算。

4 仿真

基于Matlab/Simulink仿真時(shí)設(shè)初始種群M=50，進(jìn)化代數(shù)N=100，Pc=0.9，Pm=0.1。PID、基于遺傳算法PID、基于改進(jìn)遺傳算法PID的階躍響應(yīng)仿真對(duì)比如圖2所示。

圖2都表明，基于遺傳算法PID、基于改進(jìn)遺傳算法PID都能做到穩(wěn)定控制?；诟倪M(jìn)遺傳算法PID超調(diào)量更小、過渡過程時(shí)間更短，控制效果由于其他兩種算法。

5 測(cè)試

采用S7-300 PLC作為溫控系統(tǒng)的控制器，S7-300 PLC自帶PID模塊。實(shí)際運(yùn)行時(shí)，將遺傳算法尋優(yōu)得到的PID參數(shù)Kp、Ki、Kd寫入PLC。溫控曲線如圖3所示。

可見，溫控系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行效果良好，系統(tǒng)獲得較好的動(dòng)態(tài)性能，證明設(shè)計(jì)方案的正確性。

結(jié)論

考慮到PID控制器的瓶頸和缺陷，利用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)PID控制器整體優(yōu)化。通過Matlab/Simulink仿真結(jié)果以及實(shí)際的溫度控制效果表明，優(yōu)化后的電鍋爐控制系統(tǒng)具有更高的控制精度和更好的動(dòng)靜性能，也證明了智能控制算法應(yīng)用于實(shí)際的過程控制的可行性，因此，本設(shè)計(jì)具有應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展空間。

參考文獻(xiàn)

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