基于粒子群算法的立式淬火炉传感器优化配置研究

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大型立式淬火炉是大型高强度铝合金构件热处理的关键装备,其炉内温度分布具有分布参数、非线性等特点,而不同数目和位置的传感器配置对淬火炉温度控制精度和均匀性有很大影响,因此为保证大型立式淬火炉温度的控制精度和均匀性,必须对淬火炉内的传感器进行有效的配置。目前淬火炉传感器优化配置的研究都是关于位置优化,还未有数目优化的研究。本文对传感器数目及位置优化进行了研究,提出了一种传感器数目和位置的综合优化策略。本文的研究内容及创新点主要包括以下几个方面:1.介绍了淬火炉结构及淬火工艺,根据淬火炉的主要特点对淬火炉模型作了一定简化,建立了由偏微分方程描述的淬火炉温度分布参数系统动态控制模型。2.针对粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种混沌自适应粒子群算法(CAPSO),该算法在寻优过程中嵌入混沌优化且根据粒子适应度值自适应调整惯性权重。通过测试函数对改进后的混沌自适应粒子群算法与标准粒子群算法进行性能比较,测试结果表明改进的混沌自适应粒子群算法在寻优精度和收敛速度上都要优于标准粒子群算法。3.结合淬火炉结构和温度信息,建立了与二者有关的传感器覆盖率模型,以传感器联合覆盖率为适应度函数,利用混沌自适应粒子群算法计算出配置不同传感器数目时传感器覆盖率的变化,对寻优结果分析得出淬火炉较优传感器数目。以参数估计误差最小为准则,结合淬火炉控制模型,构造出与传感器测量位置有关的Fisher信息矩阵,利用混沌自适应粒子群算法对其进行寻优。将传感器数目与位置综合考虑后,得到了淬火炉传感器的优化配置方案。图20副,表11个,参考文献71篇。
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