[发明专利]一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法

权利要求书

1.一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法，其特征在于：具体的包括以下步骤：

步骤1：分析锅炉汽包水位控制系统原理和锅炉汽包水位控制系统的影响因素；

步骤2：根据步骤1分析的影响因素建立被控对象传递函数；

步骤3：利用改进量子粒子群算法对PID控制器参数优化，优化后的PID控制器输出作用在步骤2的被控对象传递函数上，达到对锅炉汽包水位的控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法，其特征在于：步骤1所述的锅炉汽包水位控制系统原理为：水流依次经过给水端、汽包、下降管、上升管、汽包和过热器，汽包水位是经常变动的，当发生外部干扰和内部干扰时，汽包中的物料平衡会受到干扰，从而导致给水和送气量之间的不平衡，将导致锅炉汽包的水位发生变化，所述锅炉汽包水位控制系统的影响因素包括供水流量的变化、蒸汽负荷的变化、燃料量的变化。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法，其特征在于：根据步骤1分析的影响因素，步骤2建立锅炉汽包水位控制过程中的被控对象传递函数G₀(s)：

其中：K₁为单位供水量，T_a是延迟时间，S为拉普拉斯算子。

4.根据权利要求3所述的一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法，其特征在于：所述步骤3中，利用步骤2建立的被控对象传递函数建立控制系统模型，使用PID控制器作为控制系统的主调节器，P控制器作为副控制器，将期望的水位高度r(t)作为控制系统模型的期望输入信号，PID过程输出作用在被控对象G₀(s)上，得到新的输出水位y(t)，y(t)为控制系统实际输出水位，通过实际输出水位y(t)与期望输入水位r(t)求得偏差信号，将偏差信号作为评价环节的输入信号，在评价环节的评价下，利用改进量子粒子群算法对PID控制器参数进行优化，即优化PID控制器的比例K_p、积分K_i和微分K_d三个参数，进而实现对锅炉汽包水位的控制。

5.根据权利要求4所述的一种基于改进量子粒子群算法的锅炉汽包水位控制方法，其特征在于：所述步骤3中利用改进量子粒子群算法对PID控制器参数进行的优化，包括以下步骤：

步骤3.1：随机生成一个粒子群[K_p K_i K_d]，定义粒子群规模L＝30、种群维数d＝3、最大迭代次数T＝200；

步骤3.2：初始化粒子群，粒子的初始位置x_i＝(x_i1，x_i2，…，x_ij，x_id)、粒子的个体极值p_i＝(p_i1 p_i2 … p_ij p_id)和种群的全局极值p_g＝(p_g1 p_g2 … p_gj p_gd)，其中：1≤i≤L，1≤j≤d，吸引子rr、平均最好位置mbes和中间变量hh初始化均为零矩阵；

步骤3.3：采用误差绝对值乘时间积分的性能指标作为参数选择的适应度评价函数，根据Kp、Ki、Kd的适应度评价函数计算粒子群中每一个粒子的适应度值f(x_i)，

其中，t为仿真时间，e(t)为控制系统实际输出与期望输出的差值；

步骤3.4：吸引子rr和平均最好位置mbest，

其中，r₁、r₂为[0，1]之间的随机数，L为粒子群规模；

步骤3.5：计算中间变量hh，确定收缩扩张因子α，并更新粒子位置：

hh＝f(x_i-1)/f(x_i)；

其中：f(x_i)为第i个粒子当前的适应度值，f(x_i-1)为上一代群体最佳位置时的适应度值；

当hh＜0.5时，定义α＝2*hh，粒子位置更新公式为：

x_i(t+1)＝rr+α|mbest(t)-x_i(t)|ln(1/μ)，μ～(0，1)；

其中，x_i(t+1)为更新后，即迭代次数第t+1代时第i个粒子的位置，x_i(t)为上一代，即迭代次数第t代时第i个粒子的位置；mbest(t)为迭代次数第t代时平均最好位置，μ～(0，1)表示μ为(0，1)之间的随机数；

当hh≥0.5时，定义α＝1+hh，粒子位置更新公式为：

x_i(t+1)＝rr-α|mbest(t)-x_i(t)|ln(1/μ)；μ～(0，1)；

其中，x_i(t+1)为更新后，即迭代次数第t+1代时第i个粒子的位置，x_i(t)为上一代，即迭代次数第t代时第i个粒子的位置；mbest(t)为迭代次数第t代时平均最好位置，μ～(0，1)表示μ为(0，1)之间的随机数；

步骤3.6：更新个体极值p_i和全局极值p_g，将每个粒子的当前适应度值f(x_i)与个体极值p_i比较，若f(x_i)＜p_i，则p_i＝f(x_i)；否则，p_i不变；将所有种群中的最小极值f_gbest(x_i)与全局极值p_g比较，若f_gbest(x_i)＜p_g，则p_g＝f_gbest(x_i)，否则，全局极值p_g不变；

步骤3.7：如若未达到最大迭代次数T，则返回步骤3.4，重新迭代计算；若达到最大迭代次数T，则输出粒子位置对应的结果，即最优的一组[K_p K_i K_d]参数，进而实现对主调节器的控制。