基于PSO的热定型机优化及控制算法研究

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纺织印染产业是我国的重要产业之一,有为数众多的企业,而印染定型机则是该类企业必不可少的大型设备,其主要作用是对已染色的湿布料进行烘燥、拉幅、定型处理从而得到合格的布匹。定型机具有体积大、能耗高、结构复杂等特点。目前,在对定型机的控制上,大多数企业仍采用人工操作,手动控制,不仅布匹合格率低,而且能源浪费严重。因此,本文以国家“863”计划项目为依托,以印染定型机为研究对象,以在保证产量的前提下,降低定型机生产能耗和使整个生产过程具有优良的动态特性为研究目标,对其能耗建模及其优化控制技术进行了研究,完成了基于DCS的控制系统设计,并在工业现场成功运行。研究成果对推动印染企业技术进步,实现布匹印染定型过程的节能降耗具有现实意义。本文完成的主要工作如下:(1)在综合国内外研究成果的基础上,结合定型机的实际生产工况,对印染定型机的工艺流程、能耗特点和控制要求进行了综合分析,将项目组成员已建立的定型过程能耗模型转化为优化求解问题;同时基于标准粒子群算法(ParticleSwarm Optimization, SPSO)提出了改进的粒子群算法(Modified swarmoptimization, MPSO),并运用MPSO优化了印染定型机能耗模型的关键参数。本文将MPSO与其他算法在多种标准测试函数优化问题上进行了比较,验证了MPSO算法的有效性。结合实际生产需要,对多种常见织物在不同定型条件下的能耗模型分别进行了优化求解,该系列结果对热定型过程工程师和操作人员具有一定的参考价值。(2)在将优化结果作为定型机各级烘箱设定温度的基础上,针对定型机具有大滞后、强耦合、非线性的特点,提出了一种基于MPSO算法优化的模糊控制系统(PSO_FC)。通过引进调整因子对模糊查询表进行初始化,利用MPSO算法对调整因子等关键参数进行优化,从而使模糊控制器得到理想输出。该方法避免了传统模糊控制器由于经验规则存在缺陷而导致输出不能达到预期效果的不足。Matlab仿真结果表明PSO_FC控制算法可靠有效。(3)完成了基于DCS的印染定型机智能控制系统的硬件设计、软件编程及现场安装调试,并在浙江亚太特宽有限公司的7#定型机投入运行。应用结果表明,本文提出的基于粒子群算法优化的印染定型机参数优化及控制算法实用性强,所设计的智能控制系统安全可靠,且实际运行中温度跟随性好,控制精度高,具有较高的推广价值。
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