[发明专利]一种基于PSO‑PID算法的燃气自动控制阀门智能调控方法

说明书

技术领域

本发明涉及燃气自动阀优化控制领域，具体地说涉及一种基于PSO-PID算法的燃气自动控制阀门智能调控方法。

背景技术

城市燃气管网是为城镇居民和工商业用户提供燃气需求的管道网络，是燃气用户日常生活生产过程中赖以生存的“生命线”。由于城市燃气用户的需求随季节、月份、时日均有变化，为解决气源供应与用户需求之间的矛盾，燃气公司需要实时监控管网流量和压力，并根据实际工况做出相应调整。其中，调压阀是实现流量和压力控制的必备元件。在城市燃气实际的输配过程中，通常是调度中心根据管网系统实时监测数据的变化向各个场站发出调度指令，场站工人接收到指令后通过人为的方式调节管道阀门，改变场站相关设备进出口流量和压力。

随着“工业4.0”等概念的不断深化以及物联网技术在燃气领域的成功应用，燃气公司不断加大管网智能升级的改革力度，而实现对各个场站压力和流量的自动化控制是建设智能场站必要途径。目前，针对燃气阀门自动控制的算法有PID、LQR、LQG等，其中PID算法由于结构简单、鲁棒性强，不依赖于被控对象的精确模型，被广泛应用于工业生产中。

但是，基于PID的传统燃气控制阀没有自适应能力，针对某一种特殊工况其参数调整多采用试凑方式，往往依赖于操作人员的技巧和经验，当控制目标变化时需要重新作出参数的调整；此种人工参数整定的手段耗时长、精确度低，限制了PID控制阀的应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于PSO-PID算法的燃气自动控制阀门智能调控方法，解决传统燃气控制阀门参数整定过程中存在人为误差、耗时长、精度低的问题，实现提高阀门对不同燃气流量和压力系统的调控能力及适应能力的目的。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于PSO-PID算法的燃气自动控制阀门智能调控方法，包括以下步骤：

(1)建立燃气阀门被控对象的传递函数模型，所述传递函数模型为

(2)在传递函数模型的基础上，进行PID算法控制器的设置；

(3)在进行PID算法控制器设置的同时，初始化PSO算法中的粒子群参数；

(4)利用粒子群算法对PID控制器的参数进行优化，比较计算结果是否达到精度或迭代次数，记录最佳Kp、Ki、Kd参数值；

(5)若计算结果达到性能目标，则结束计算，输出Kp、Ki、Kd参数值作为最佳控制参数；若计算结果达不到性能要求，则重复第(3)步、第(4)步，在K时步的结果基础上更新粒子群的速度和位置，输出最佳Kp、Ki、Kd参数值。

进一步的，随着人工智能技术的发展，出现了很多基于智能算法整定PID参数的方法，而PSO算法具有逼近任意连续有界非线性函数的能力，对于PID参数整定过程中的非线性和不确定性，无疑是一种有效的解决途径。所以本发明人将带有收敛因子的粒子群算法能迅速搜索最优可行解的特点与PID控制相结合，建立燃气自动控制阀被控对象传递函数模型；初始化PSO算法粒子群数量、位置等参数，通过将Kp、Ki、Kd三个参数作为PSO算法的空间解集，以适应度函数为评价指标并通过循环迭代的方式获取PID参数的全局最优解，然后将最优解作为PID控制器输入参数实现燃气阀门对流量的自动控制。具体是指通过比例项(Kp)、积分项(Ki)和微分项(Kd)三个参数的合理配置，用以控制燃气自动阀门电机的输出信号。因为根据采集时步前后误差项的实际情况，参数Kp能快速调节输出信号的变化幅度、参数Ki能减小稳定误差、参数Kd能增强系统稳定性，预防超调现象，所以用此方式提高了阀门对不同燃气流量和压力系统的调控能力及适应能力。

所述步骤(1)中燃气阀门被控对象的传递函数模型建模是依据如下步骤完成的：

首先，设定电动机的初始转速为ω，减速后的转速为ω，，将电磁惯性和机械惯性均设置为0，其减速输出：

ω，＝k₁k₂U_r公式(1)

其中，k₁为电机转换系数，k₂为减速比，U_r为电动机的工作电压；

其次，根据阀门联轴器的传递作用，使电机减速后的速度与阀门转轴的速度相等，电机减速后的转速为ω，与阀门转角的关系为：

接着，将公式(1)和公式(2)联立，积分可得：

其中，t₀为电磁惯性和机械惯性；

最后，对公式(3)进行拉普拉斯变换可得到传递函数G(s)为：