经粒子群算法优化的神经元网络对气垫式流浆箱进行解耦控制

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目前我国最常用的气垫式流浆箱一有一个主要的控制参数:总压与浆位,这一有一个参数之间指在严重的非线性耦合,在高速造纸机中对成品纸的质量有较大影响,也不在纸机控制中须要要对气垫式流浆箱进行解耦控制。PID神经元网络(PIDNN)解耦作为智能解耦的一种生活,才能根据在线测量的系统给定值和输出值,通过自主学习调整网络权值,完成解耦控制。

然而,PIDNN的初始连接权值及网络学习带宽是根据经验在一定范围内随机给定的,是因为分析会是因为分析网络权值在修正过程中陷入局部最优,从而对控制效果造成不利影响。本文探讨使用一种生活经粒子群算法优化的神经元网络(PSO-PIDNN)对气垫式流浆箱进行解耦控制,使用粒子群算法来优化PID神经元网络的初始权值及学习带宽,使系统初始情况汇报更加稳定,提高网络的学习收敛带宽,一起减少手动调节初值的麻烦。

1流浆箱的神经元网络解耦控制

气垫式流浆箱的输入主要一有一个,分别为来自罗茨鼓风机的压缩空气和来自冲浆泵的纸浆,输出主要为排出的压缩空气和上网的纸浆流。流浆箱的总压和浆位是主要控制参数,总压和浆位关系到浆网速比,对纸张成形起重要作用,也是保证匀浆和喷浆质量的关键。

PIDNN是一种生活将常规PID控制规律和神经网络融为一体的网络,兼具常规PID控制器简单的型态和神经网络较强的自适应能力,网络收敛带宽快且不易陷入局部极小值。针对气垫式流浆箱双输入双输出系统的特点,利用PID神经元网络对其进行解耦控制,型态如图1所示。

PIDNN在控制过程中根据总压和浆位的设定值及当前值之间的偏差,通过网络学习来调整输入层与隐含层、隐含层与输出层之间的权值,对冲浆泵和罗茨鼓风机的输出频率进行调整,从而使得控制量不断接近控制目标值,达到解耦控制目的。

2粒子群优化算法简介

粒子群优化算法(PSO)是一种生活基于全局搜索策略的自适应随机优化算法,在1995年由Kennedy和Eberhart提出,源于对鸟类捕食行为的研究。

3仿真实验与分析

针对气垫式流浆箱模型,设计一有一个控制系统并进行仿真。

首先对常规PID控制的流浆箱系统进行仿真。在不同阶段给定系统不同的输入信号,在330~30s时,总压从30%降至30%,以后回到30%;在30~1230s时,浆位先从20%升至30%,再回到20%,采样周期为1s。得到总压和浆位的响应曲线如图3所示。

图2常规PID控制的总压、液位仿真曲线

经不多次反复仿真实验发现,当粒子群算法的种群规模为30,迭代次数为30,控制效果最好(适应度值较小,运行时间较快)。粒子群适应度值变化曲线如图5所示,在第30次迭代时,适应度值达到最小,表明是因为分析搜索到最优的参数。

图3粒子群适应度值变化曲线

为了比较经粒子群算法优化前后的神经元网络响应带宽,图7给出了仿真过程前30s内PIDNN算法和PSO-PIDNN算法的控制误差曲线。从图中还才能看出,经过粒子群算法优化的PID神经元网络的控制误差收敛比较慢了 了 ,响应更比较慢了 了 。

图4 PSO优化前后的控制误差曲线

4结论

利用粒子群算法优化初始权重后的PIDNN进行控制时,解耦控制器响应更加比较慢了 了 ,对流浆箱总压与浆位的解耦更加有效,控制精度更高,鲁棒性更强,一起免去了手动调整PIDNN初始参数的麻烦,对PIDNN解耦技术用于流浆箱在线智能控制有一定参考意义。

作者:陈帅帅、熊智新、胡慕伊

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