基于遗传算法与模糊控制的除氧器控制的实现方法

摘要

本发明提供一种基于遗传算法与模糊控制的除氧器控制的实现方法，包括：分析锅炉除氧器的结构和运行特征，建立锅炉除氧器控制系统的数学模型；设计模糊PID控制系统的结构，并确定该模糊PID控制系统的控制参数；采用遗传算法对控制参数进行优化；通过锅炉除氧器控制系统的数学模型，在工控组态软件中建立锅炉除氧器控制系统的对象模型；在组态软件中开发模糊PID控制元件与遗传算法元件；利用模糊PID控制元件、遗传算法元件、常规控制元件以及对象模型实现锅炉除氧器的控制策略，完成仿真计算并分析仿真结果。本发明的遗传优化的模糊PID控制算法是以元件的方式集成到组态软件中，其大大地提高先进控制策略在线运行的实时性。

主权项

一种基于遗传算法与模糊控制的除氧器控制的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、分析锅炉除氧器的结构和运行特征，建立锅炉除氧器控制系统的数学模型；步骤2、设计模糊PID控制系统的结构，并确定该模糊PID控制系统的控制参数；步骤3、根据模糊PID控制系统的控制参数的特点，采用遗传算法对控制参数进行优化；所述设计的模糊PID控制系统的结构由模糊控制器与PID控制器组成；所述模糊控制器的影响因素包括模糊控制规则、模糊推理方法、量化因子系数ke和kec以及比例因子系数ku；所述量化因子系数ke、kec为模糊控制器的比例作用与微分作用；比例因子系数ku为总的放大倍数；该量化因子与比例因子对模糊控制器的控制性能影响最大；采用遗传算法对控制参数进行优化，即采用遗传算法对量化因子系数ke和kec以及比例因子系数ku进行寻优，从而得到最优的模糊PID控制系统的控制参数；其中，遗传算法的适应性函数应考虑模糊PID控制系统的误差、模糊PID控制系统输出的控制量以及模糊PID控制系统的上升时间；遗传算法的适应性函数表示为其中e(t)为模糊PID控制系统的误差，u(t)为模糊PID控制系统输出的控制量，t为模糊PID控制系统的时间变量，t_u为模糊PID控制系统的上升时间，w₁，w₂，w₃，w₄为模糊PID控制系统预设的权值，w₄>>w₁，δ是一个小于1大于0的正数；该遗传算法的控制参数包括：种群大小、选择率、交叉率、变异率；步骤4、通过所述锅炉除氧器控制系统的数学模型，在工控组态软件中建立锅炉除氧器控制系统的对象模型；步骤5、在工控组态软件中开发模糊PID控制元件与遗传算法元件；步骤6、在工控组态软件中利用所述模糊PID控制元件、遗传算法元件、常规控制元件以及锅炉除氧器控制元件实现锅炉除氧器控制系统的控制策略，并完成仿真计算和结果分析。