[发明专利]陶瓷窑炉温度控制的智能优化方法

摘要

本发明公开了了一种陶瓷窑炉温度控制的智能优化方法。本发明具体步骤如下：步骤(1)、每次烧制过程中，窑炉控制器根据设定的炉内温度控制曲线，对炉内温度通过PID控制模块进行PID控制；步骤(2)、每次烧制结束后，窑炉控制器将此次炉内的实际温度数据通过无线通讯传输给PC机；步骤(3)、烧制工对此次的陶瓷烧制结果进行打分评价，输入PC机，并与实际温度数据形成一个样本；步骤(4)、PC机根据这些样本，通过遗传算法对炉内温度曲线进行优化；步骤(5)、优化后的温度控制曲线，再由PC机通过无线通讯传给窑炉控制器，用于对下次陶瓷烧制过程的控制。本发明通过对窑炉温度控制曲线的优化，达到了提高陶瓷烧制质量的效果。

主权项

1.陶瓷窑炉温度控制的智能优化方法，其特征在于包括如下步骤：步骤(1)、每次烧制过程中，窑炉控制器根据设定的炉内温度控制曲线，对炉内温度通过PID控制模块进行PID控制；步骤(2)、每次烧制结束后，窑炉控制器将此次炉内的实际温度数据通过无线通讯传输给PC机；步骤(3)、烧制工对此次的陶瓷烧制结果进行打分评价，输入PC机，并与实际温度数据形成一个样本；步骤(4)、PC机根据这些样本，通过遗传算法对炉内温度控制曲线进行优化；步骤(5)、优化后的温度控制曲线，再由PC机通过无线通讯传给窑炉控制器，用于对下次陶瓷烧制过程的控制；；步骤1所述的PID控制具体如下：1‑1.烧制过程中，前端热电偶温度传感器采集燃气窑炉炉内温度，并将采集的温度转换为电流信号，输出给窑炉控制器；1‑2.窑炉控制器通过A/D转换，获取炉内实际温度，并将实际温度与设定的温度控制曲线进行比较，控制电动比例阀调节燃气的进气量；步骤2具体实现如下：每次烧制过程，等时间间隔设置16个时间点作为炉温控制节点，记录炉内实际温度数据；烧制结束后，窑炉控制器将此次炉内温控制节点的实际温度数据(x1、x2……x16)通过无线通讯传输给PC机；步骤3具体实现如下：烧制工对此次的陶瓷烧制结果采用百分制打分评价，0表示该炉烧制成的成品最坏，100表示最好；每次烧制完成后，将烧制工的评分y输入PC机，并与实际温度数据形成一个样本(x1、x2……x16,y),将形成的样本添加至样本空间，更新样本空间；对样本空间中的多个样本进行回归分析，得出一个y与实际温度数据(x1、x2……x16)的适应度函数:y＝C1x1+C2x2+C3x3+C4x4+C5x5+C6x6+C7x7+C8x8+C9x9+C10x10+C11x11+C12x12+C13x13+C14x14+C15x15+C16x16+C0其中C0，C1，C2......C16为常数；步骤4所述的用遗传算法对炉内温度控制曲线进行优化，具体实现如下：4‑1.从样本空间随机选取20个样本作为遗传算法初始种群；4‑2.对初始种群的个体样本中每个炉内温度值用12位二进制进行编码；4‑3.对当前种群每个样本通过适应度函数计算适应度值，即将相应的x1、x2……x16代入适应度函数，求出适应度值，适应度表示了该个体的性能好坏；4‑4.对种群中每个个体的适应度值进行复制，采用轮盘赌的方式产生下一代；4‑5.将新复制的种群进行随机两两分配，随机选择两个个体，进行交叉繁殖，对样本中的每个炉内温度值随机产生一个交叉点，即产生两个个体需要交换的位置，炉内温度值x1、x2……x16均需要进行交叉繁殖，从而得到一个新种群；4‑6.对新种群通过变异操作进行优化；所述的变异是以很小的概率随机改变一个串位的值，且变异的概率设为0.2％；4‑7.判断优化后是否达到满足条件，将优化后的炉内温度值代入适应度函数，求解出每个个体对应的适应度值，挑选出最大的适应度值，若挑选出的最大的适应度值大于设定的阈值，则满足条件,取该个体的温度值x1、x2……x16为优化后的炉内温度控制曲线；否则跳转到步骤4‑2进行迭代，直到达到满足条件为止。