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基于粒子群算法的化工过程优化及其应用

马楠楠  
【摘要】: 随着工业生产的发展,控制对象更加复杂,控制要求不断提高,需要先进控制算法的实施使生产过程控制更加平稳。如何正确的辨识模型参数,并在此基础上整定出最佳的控制器参数十分必要。 粒子群算法概念简单、易于实现,同时又有深刻的智能背景,既适合科学研究,又特别适合工程应用。本文详细介绍了使用粒子群算法对控制系统过程模型参数进行闭环辨识的方法,并将该方法用于化工生产中。课题首先应用粒子群算法及小波变换理论对生产采集数据进行处理,初步估算模型阶次和滞后时间。然后采用粒子群算法对过程模型参数进行闭环辨识,简单可靠,能快速有效地解决复杂问题,模型准确,在较短的时间内得到较高的辨识精度;用于控制器参数整定。生产实践证明采用该方法辨识出的对象整定控制器参数,控制效果良好,使过程具有较小的超调和振荡,快速达到设定值,控制系统稳定性和鲁棒性得到明显改善。 本文同时介绍了如何将粒子群算法用于多尺度模型预测控制中,解决大范围控制器协调问题。仿真结果表明多尺度模型预测控制可以很好的解决多控制器协调问题。 利用DDE通讯可以实现组态王软件与Matlab的通讯,充分发挥两者各自优点。使用组态王软件开发温控操作系统,用多串口配置实现数据通讯,在工程项目中得到良好应用。


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