[发明专利]基于图形化组态技术的免疫遗传PID控制器的实现方法

说明书

技术领域

本发明涉及工业自动化控制技术领域，特别是一种基于图形化组态技术的免疫遗传PID控制器的实现方法。

背景技术

PID是现代工业生产控制过程不可缺少的控制环节之一，传统PID结构简单，易于调整，在各个工业生产环节中得到了广泛的应用。但是由于传统PID的参数整定方法较为粗糙，不利于在大型、时变和大滞后等控制对象中应用，在复杂的过程控制中有很大的局限和弊端。此外，随着当今分布式控制系统的迅速发展，工业生产过程对PID控制器的实时性和在线性也提出了更高的要求。从生产安全和经济效益方面考虑，一个性能可靠的先进控制算法PID控制器的开发能够给复杂工业生产过程提供极大的保障。

免疫遗传PID控制器便是一种基于免疫遗传算法和PID参数优化整定相结合的先进控制算法PID控制器，这种控制器保留了遗传算法寻优函数范围广，并行计算等优点，同时加入了免疫机制，使得寻优搜索更加全局化，其实时性、鲁棒性及防止超调等性能均比传统PID优良，在系统受到干扰和变化时，也有很强的自整定调节能力，可以广泛地应用于非线性、时变和不确定模型的控制对象上。

但是，目前有关免疫遗传算法在PID控制器中的应用，一般是在MATLAB等平台上利用程序在离线的状态下对PID参数进行迭代寻优，无法实现有效地在线优化整定。而且这些算法往往是通过OPC接口应用到分布式控制系统中，实时性较差，无法实现可视化在线修改。此外，在工业应用中，由于不同PLC、IPC和DCS系统要用到不同的编程平台，因此这些算法的通用性受到了很大的限制。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种基于图形化组态技术的免疫遗传PID控制器的实现方法，该方法提高了免疫遗传PID控制算法的执行效率、通用性和应用范围。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于图形化组态技术的免疫遗传PID控制器的实现方法，在控制策略组态软件中采用图形化组态的方法构建免疫遗传PID控制策略，并通过组态软件技术使得免疫遗传PID控制器算法能够直接运行于控制站中。

所述基于图形化组态技术的免疫遗传PID控制器的实现方法，具体包括以下步骤：

步骤1：在数据库组态软件中添加免疫遗传PID控制器算法所需要的IO模块；将工艺设备和控制设备添加进数据库中，同时匹配工艺设备和控制设备之间的IO口，所述IO模块用于连接控制策略组态软件以及人机界面组态软件中的IO口；

步骤2：根据免疫遗传算法在线优化和整定PID参数的原理，在控制策略组态软件上采用图形化组态的方法搭建免疫遗传PID控制器的控制逻辑，所述控制逻辑经过系统分析、链接之后在线传送至控制站中；

步骤3：控制站将控制逻辑和数据库相连，控制站执行控制逻辑，同时对数据库中的数据进行读写，并将IO实时数据传送至控制逻辑，以利用控制策略组态软件对免疫遗传PID控制过程的中间数据进行实时监控；

步骤4：在人机界面组态软件上，设置系统的启动和停止等操作窗口，通过调用实时监控趋势图，在线观察系统的运行情况和控制效果。

在步骤2中，采用图形化组态的方法搭建免疫遗传PID控制器的控制逻辑，按如下步骤进行：

步骤201：产生初始群体，初始群体中的每个个体由PID的比例参数Kp、积分作用参数Ki和微分作用参数Kd组成，所述三个参数Kp、Ki和Kd均为初始群体取值范围内的任一随机数；将所述三个参数变换到整数空间，在群体更新时再将其映射回实际的取值范围； 

步骤202：在每个采样周期都对所有个体进行适应度计算：首先计算每个个体的误差信号e(i)、误差信号累积值ie(i)、误差信号变化率de(i)、再利用公式                                               计算出第i个个体的适应度值，上述公式中，J(i)是第i个个体的适应度值，α_p、β_p、γ_p分别是e(i)、ie(i)、de(i)的加权系数；在所有个体适应度计算完成之后，选取适应度最高的个体的PID参数作为下一个采样周期的实际PID控制器参数，计算出PID控制器的输出，作用于实际的被控对象中；

步骤203：采用基于矢量矩的抗体浓度计算方法计算抗体浓度，其中每个个体代表一个抗体；抗体的距离计算公式为：