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      分數(shù)階PID自尋優(yōu)控制在中頻感應(yīng)加熱爐系統(tǒng)中的應(yīng)用

      2018-01-15 03:16:26李德福聶叢楠
      裝備制造技術(shù) 2017年11期
      關(guān)鍵詞:微積分階躍教與學(xué)

      陳 辰,李德福,聶叢楠

      0 引言

      感應(yīng)加熱設(shè)備由交流電源和感應(yīng)線圈組成,電源給設(shè)備提供能量,線圈將電能裝換成熱能。對交流電源的控制是中頻感應(yīng)爐最為核心的技術(shù),對中頻電源的控制是溫度控制的主要內(nèi)容[1]。

      與傳統(tǒng)的其他加熱爐相比,中頻感應(yīng)爐具有生產(chǎn)效率高、加熱速率快、節(jié)省材料、氧化脫炭少與低耗能、加熱均勻、鍛模成本、無污染等優(yōu)點[2]。感應(yīng)加熱在鑄造加熱中具有顯著的優(yōu)點,這種加熱方法更有利于實現(xiàn)系統(tǒng)的自動控制,是最好的鑄件加熱方式,使之在國內(nèi)外工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。因此更好的熱溫度控制能更好地保證加熱鑄件的質(zhì)量,對提高經(jīng)濟效益有著重要的意義。

      對于工業(yè)智能控制領(lǐng)域來說,顯然是需要更加靈活以及精確的控制方法,因此,提高感應(yīng)加熱系統(tǒng)的控制性能成為了研究的關(guān)鍵點。本文提出了一種新的控制算法并應(yīng)用到感應(yīng)加熱的溫度控制系統(tǒng)中,結(jié)果表明本文方法具有較好的控制效果。

      1 感應(yīng)加熱的基本原理

      感應(yīng)加熱是以法拉第電磁感應(yīng)現(xiàn)象作為基礎(chǔ),先把三項交流電整流成直流電,然后對整流好的直流電進行逆變,變成頻率可調(diào)的交流電,最后將調(diào)節(jié)好的交流電輸入感應(yīng)線圈內(nèi)[3]。將交流電經(jīng)過感應(yīng)線圈時,線圈周圍會產(chǎn)生一個交變磁場。把金屬置于這個交變的磁場內(nèi),金屬內(nèi)部會產(chǎn)生一個電勢差,這個電勢差會使金屬中產(chǎn)生電渦流(這種電渦流具有中頻電流的特性)而產(chǎn)生熱量。這就是感應(yīng)加熱的原理。

      感應(yīng)加熱的原理如下:

      感應(yīng)加熱可以分為兩個過程,一個是電磁感應(yīng)過程,另一個是熱傳遞的過程。電磁感應(yīng)的過程可以影響熱傳遞的過程,是感應(yīng)加熱中的主要過程[4]。

      2 爐溫控制系統(tǒng)的PID控制器設(shè)計

      2.1 基于教與學(xué)優(yōu)化算法

      教與學(xué)優(yōu)化算法是模仿班級教學(xué)過程的,通過教師教學(xué)和學(xué)生課后自學(xué),以提高班級成績,達到優(yōu)化目的[5]。其算法流程圖如圖1所示。

      圖1 教與學(xué)優(yōu)化算法流程圖

      班級中所有的成員都是優(yōu)化算法中進化的個體。每個成員所學(xué)的某個科目即為一個決策變量。班級中最優(yōu)秀(自適應(yīng)度最高)的個體成為教師,其它個體是學(xué)員。班級種群可表示為以下形式:

      式中:Xj(j=1,2,...NP)表示班級學(xué)員,NP為成員個數(shù),d為學(xué)員的課程數(shù)目。

      在教與學(xué)優(yōu)化算法中,教學(xué)階段即教師對學(xué)員授課,通過使用教師和學(xué)員平均值之間的差異性進行學(xué)習(xí),如式(1)所示:

      自學(xué)階段:在班級種群中,隨機挑選一個對比學(xué)員Xj,對于每一個學(xué)員Xi通過分析自身與對比學(xué)員之間的差異性進行改進。如果自身適應(yīng)值優(yōu)于對比學(xué)員,學(xué)員原值減去加權(quán)差異值,查漏補缺;如果自身適應(yīng)值遜于對比學(xué)員,則學(xué)員原值加上加權(quán)差異值,提高自身成績。如式(2)所示:

      上式中:ri為學(xué)習(xí)步長

      2.2 分數(shù)階微積分

      整數(shù)階微積分不過是其一種特殊形式[6]。

      定義分數(shù)階微積分算子如下:

      伴著分數(shù)階微積分不斷的發(fā)展,產(chǎn)生了許多對分數(shù)階微積分函數(shù)的定義。如:由整數(shù)階微積分發(fā)展而來的 Cauchy公式、Grunward-Letnikov公式、Riemann-Liouville公式以及Capotu定義。常用的分數(shù)階微積分定義有以下兩種:

      (1)Grunward-Letnikov微積分定義:

      (2)Riemann-Liouville微分定義:

      其中,n-1< α < 1,Γ(·)為Euler Gamma函數(shù)。其積分定義為:

      其中,0<β<1.從以上定義可以看出,分數(shù)階微積分具有記憶性,它與過程中所有時刻的函數(shù)值有關(guān)。

      2.3 基于教與學(xué)優(yōu)化算法的分數(shù)階PID控制器

      PID控制被廣泛的用于工業(yè)過程控制中,由于其參數(shù)精確度直接影響著系統(tǒng)的穩(wěn)定性,所以其參數(shù)的優(yōu)化是人們一直關(guān)心的問題[7]。學(xué)者對控制器的參數(shù)優(yōu)化做了大量的研究,現(xiàn)階段對分數(shù)階PID控制器的研究也趨于成熟。所謂分數(shù)階PID控制器即是采用分數(shù)階微積分代替?zhèn)鹘y(tǒng)PID控制器中的整數(shù)階微積分。本文采用教與學(xué)優(yōu)化算法對分數(shù)階PID控制器參數(shù)進行優(yōu)化,對控制器從新進行設(shè)計,對控制器結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

      圖2 基于教與學(xué)優(yōu)化算法優(yōu)化的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

      3 仿真實驗及結(jié)果分析

      為了驗證本文所用方法的有效性,本文利用matlab編程進行仿真,建立被控對象的數(shù)學(xué)模型,采用被控對象的傳遞函數(shù)進行離散化數(shù)字仿真。本文采用文獻[8]中由感應(yīng)加熱爐建立的數(shù)學(xué)模型,傳遞函數(shù)如下:

      PID參數(shù)優(yōu)化較常用的適應(yīng)度函數(shù)主要有平方誤差積分(ISE)、時間加權(quán)平方誤差積分(ITSE)、絕對值誤差積分(IAE)、時間加權(quán)絕對值誤差積分(ITAE)。本文基于中頻感應(yīng)加熱爐的特性選擇ITAE作為最小目標(biāo)函數(shù)。同時為了防止控制能量過大,對設(shè)備造成損壞,加入控制輸入的平方積分[7]。適應(yīng)度函數(shù)如下:

      式中,e(t)為系統(tǒng)誤差,t為時間參數(shù)。

      PID控制器是由系統(tǒng)誤差及其積分、微分線性組合而成,F(xiàn)PID控制器是由系統(tǒng)誤差及系統(tǒng)誤差的分數(shù)階積分和分數(shù)階微分線性組合而成。本文采用FPID算法,實現(xiàn)對系統(tǒng)的仿真,中頻感應(yīng)爐爐溫控制系統(tǒng)matlab仿真圖如圖3所示,控制器輸出為:

      圖3 中頻感應(yīng)爐爐溫控制系統(tǒng)matlab仿真圖

      整體算法流程如下:

      (1)設(shè)定FPID參數(shù)的上下界,并對其進行編碼隨機生成初始種群;

      (2)算法權(quán)值初始化,設(shè)定算法各參數(shù),設(shè)定迭代次數(shù);

      (3)由評價標(biāo)準計算適應(yīng)度;

      (4)是否滿足要求,是轉(zhuǎn)(6),否轉(zhuǎn)(5);

      (5)對種群進行教與學(xué)操作生成次代種群,轉(zhuǎn)(3);

      (6)對種群解碼,輸出最優(yōu)FPID參數(shù)。

      本文應(yīng)用教與學(xué)優(yōu)化算法對FPID控制器參數(shù)進行優(yōu)化,設(shè)定班級成員為50個,對各科目成績進行編碼處理,經(jīng)過100代進化,其進化過程如圖4所示。最優(yōu)適應(yīng)度指標(biāo)J=246.562 8,F(xiàn)PID控制器最優(yōu)參數(shù)為:kp=13.226 7,ki=3.889 5,kd=3.243 6.為了驗證控制器最優(yōu)參數(shù)的系統(tǒng)性能,將參數(shù)代入系統(tǒng)的FPID控制器,系統(tǒng)單位階躍曲線如圖5所示。

      圖4 適應(yīng)度函數(shù)J的優(yōu)化過程

      圖5 FPID控制系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)

      由圖4可以看出,采用教與學(xué)優(yōu)化算法對FPID控制器進行參數(shù)優(yōu)化,具有收斂速度快,能較快尋到最優(yōu)解。由圖5可以看出,采用教與學(xué)優(yōu)化算法尋找到的控制器最優(yōu)參數(shù),系統(tǒng)響應(yīng)較快且系統(tǒng)無超調(diào),系統(tǒng)性能較為優(yōu)秀,可見控制器最優(yōu)參數(shù)精度較高。

      為了更為直觀地顯示本文方法的優(yōu)越性,本文引入傳統(tǒng)PID控制器做對比,同樣使用教與學(xué)優(yōu)化算法對其PID參數(shù)進行優(yōu)化,PID控制器最優(yōu)參數(shù)為:kp=19.482 1,ki=0.309 7,kd=0.126 5. 其單位階躍曲線如圖6所示。由圖5和圖6對比可以看出,本文控制方法較普通PID控制方法超調(diào)量降低、穩(wěn)定誤差降低、調(diào)整時間降低,有比較明顯的優(yōu)勢。在實際工作中能防止超調(diào)過大而造成的設(shè)備損壞。

      圖6 PID控制系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)

      中頻感應(yīng)爐在工作時,常常由于外界室溫等變化,而對感應(yīng)爐正常工作產(chǎn)生干擾。為了驗證本文控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,在單位階躍曲線穩(wěn)定后加入幅值為0.1的階躍信號作為干擾項,如圖7所示。由圖7可以看出,當(dāng)干擾信號發(fā)出時,系統(tǒng)能較快對其進行矯正,本文控制系統(tǒng)穩(wěn)定性較好,有較強的抗干擾性。

      圖7 加入幅值為0.1的干擾時FPID控制系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)

      4 結(jié)論

      對于中頻感應(yīng)爐溫度控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制精度,采用教與學(xué)優(yōu)化算法對系統(tǒng)的各個參數(shù)進行優(yōu)化,使系統(tǒng)的參數(shù)更加準確,系統(tǒng)的穩(wěn)定性得到了顯著的提高。仿真實驗結(jié)果表明:本方法能更加快速的得到系統(tǒng)參數(shù)的最優(yōu)值,使得系統(tǒng)穩(wěn)定的運行,當(dāng)系統(tǒng)受到干擾時,也能做出快速的響應(yīng),使系統(tǒng)快速地回到穩(wěn)定運行的狀態(tài)。

      [1]祁 鯤,厲 虹.基于PLC的溫度控制仿真試驗平臺設(shè)計[J].電氣技術(shù),2013(09):30-33.

      [2]韓逸冰.高頻感應(yīng)加熱設(shè)備感應(yīng)器的設(shè)計[D].鄭州:鄭州大學(xué),2013.

      [3]朱龍元.電磁感應(yīng)加熱控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].成都:電子科技大學(xué),2015.

      [4]鄧艷波.電磁感應(yīng)加熱控制電路的設(shè)計與實現(xiàn)[D].成都:電子科技大學(xué),2015.

      [5]何學(xué)明,苗燕楠,羅再磊.基于教與學(xué)優(yōu)化算法的PID控制器參數(shù)尋優(yōu)[J].計算機工程,2015(08):313-316.

      [6]武 東.基于分數(shù)階微積分理論的控制器設(shè)計及應(yīng)用[D].北京:北京理工大學(xué),2015.

      [7]劉金琨.先進PID控制MATLAB仿真[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004.

      [8]李廣義.感應(yīng)加熱爐溫度智能控制系統(tǒng)研究[D].洛陽:河南科技大學(xué),2012.

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