基于glbest-pso算法的cstr系統(tǒng)魯棒pid控制-wenkub
2023-07-09 15:34:45 本頁面
【正文】 Continuously Stirred Tank Reaetor,CSTR)是生產(chǎn)聚合物的核心設(shè)備,在染料、試劑、藥品、食品以及合成材料等工業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。它是一種復(fù)雜的非線性化學(xué)反應(yīng)器,其控制質(zhì)量直接影響到生產(chǎn)效率和質(zhì)量指標(biāo)。魯棒PID控制器設(shè)計的主要思路是在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下,尋找一組合理的PID控制器參數(shù),使系統(tǒng)能克服過程中的各種不確定因素,并且具有良好的控制性能。盡管H∞與LMI等魯棒控制理論的應(yīng)用在一定程度上提高了PID控制器的魯棒性,但是存在計算量大、求解困難等問題,有些問題已經(jīng)被證明是NP 難問題。 考慮如圖1所示的系統(tǒng)。同時,由式(5)可知,的值還可反映出系統(tǒng)對噪聲的抑制能力,越小,表示系統(tǒng)抗干擾能力越強。基于系統(tǒng)魯棒性、抗干擾性以及穩(wěn)定裕度最優(yōu),希望越小越好,理想值為0。可見,優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)不是一個簡單的鞍點優(yōu)化命題,而是一個復(fù)雜的求解最大最小的非線性優(yōu)化問題,需要在內(nèi)層求極小和外層求極大之間進(jìn)行協(xié)調(diào),最終才能求得滿意的解。式中,為慣性權(quán)重,它使粒子保持運動慣性,使其具有擴(kuò)展搜索空間的趨勢,有助于新區(qū)域的搜索。鑒于慣性權(quán)值對粒子速度的影響以及是決定粒子“認(rèn)知”和“社會”能力的關(guān)鍵參數(shù)[57],文獻(xiàn)[8]中提出了一種改進(jìn)的PSO算法,該算法中,慣性權(quán)重加速常數(shù)既不取恒值,也不隨進(jìn)化次數(shù)的增加而線性變化,而是表示成局部最優(yōu)和全局最優(yōu)的適應(yīng)度函數(shù),可以用下面兩個表達(dá)式來表示:式中,為每個進(jìn)化代數(shù)的慣性權(quán)重。表達(dá)式(11)稱為全局局部最優(yōu)加速度常數(shù)(GlobalLocal BestAC,GLBestAC),則相應(yīng)的速度更新表達(dá)式為:式中,為[0,1]的隨機(jī)數(shù),表達(dá)式(10)(13)稱為GLBestPSO算法。第三步:對于中的每一個粒子,執(zhí)行下述第四步到第六步。判斷個粒子的位置值和對應(yīng)的目標(biāo)值保存作為第七步的比較使用。進(jìn)化的終止條件是達(dá)到進(jìn)化代數(shù)。系統(tǒng)通過流量來控制CSTR系統(tǒng)生成物的濃度CSTR系統(tǒng)在是穩(wěn)定的,時,系統(tǒng)變得不穩(wěn)定。過程對這兩組參數(shù)的PID控制器系統(tǒng)響應(yīng)和控制量的輸出結(jié)果分別如圖2和圖3所示。用本文算法得到的PID控制器仍然能保證系統(tǒng)穩(wěn)定,并迅速穩(wěn)定在設(shè)定值。可以看出,在正常工況或操作范圍變化較小時,用LMI方法得到的魯棒PID控制器的性能尚可。 結(jié)束語針對CSTR系統(tǒng)的不確定性,本文提出了一種新型的魯棒PID控制方法,該方法將魯棒PID控制器的參數(shù)整定問題轉(zhuǎn)化為一個求解maxmin的優(yōu)化問題,并利用合作進(jìn)化GLBestPSO算法對該問題進(jìn)
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