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申请/专利权人：济南大学

摘要：本发明公开了一种基于改进红嘴蓝鹊算法的陶瓷智能发汗控制方法，属于PID控制技术领域，具体步骤包括：步骤一、建立基于PID控制器的陶瓷智能发汗控制模型，目标是精确控制陶瓷表面发汗量来应对导弹前端在飞行中遭受的高温压力，保证导弹的完整飞行过程；步骤二、改进红嘴蓝鹊优化算法，包括基于协同捕猎思想初始化种群，引入环境感应因子改进位置更新公式，利用经验优化法指导新解生成；步骤三、利用改进红嘴蓝鹊优化算法对PID控制器的参数优化求解，迭代得到改进后的PID参数；步骤四：对陶瓷智能发汗控制模型的PID控制器进行仿真，实验表明：改进后算法寻优和响应速度更快，PID控制的控制精度更高，鲁棒性更强。

主权项：1.一种基于改进红嘴蓝鹊算法的陶瓷智能发汗控制方法，其特征在于，通过改进红嘴蓝鹊优化算法，优化陶瓷智能发汗系统的PID控制器的三个参数，即Kp，Ki，Kd，提高参数的寻优和响应速度，保证PID控制的精度和鲁棒性，具体步骤如下：步骤一：建立基于PID控制器的陶瓷智能发汗控制模型；步骤二：改进红嘴蓝鹊优化算法；其中，算法改进共有四处，具体包括：S1、基于协同捕猎思想，引入协同捕猎向量来初始化种群，对于每个个体，协同捕猎向量公式为： 式中为初始化的个体的位置向量，,,是从种群中随机选择的三个不同个体的位置向量，用于计算新位置，是缩放因子，用于控制协同捕猎向量的影响强度，，为搜索空间的上界向量和下界向量，确保新位置在可行域内；S2、引入环境感应因子来动态调整搜索代理的探索与开发权重，相关公式为： 式中为当前环境感应因子值，为初始环境感应因子值，为结束时环境感应因子值，为当前迭代次数，为最大迭代次数，为个体的位置向量，为当前搜索到的最优解向量，为小的随机扰动，用于增加多样性；S3、使用量子云导航法更新位置，相关公式为： 式中为个体的位置向量，为导航因子，用来控制量子云大小，为当前搜索到的最优解向量，为种群中随机的一个个体，为[0,1]之间的随机数；S4、采用经验优化法，通过利用历史最优解来引导搜索过程，相关公式为： 式中为个体的位置向量，为历史上的最优解向量，为记忆影响系数，通过调整它可以权衡历史最优解对当前解的影响作用，为小的随机扰动，用于增加解的多样性，为收缩因子，随着迭代次数增加而逐渐增大，为当前迭代次数，为最大迭代次数；步骤三：利用改进的红嘴蓝鹊优化算法对PID控制器的参数进行优化求解，迭代得到改进后的PID控制器的三个参数，即Kp、Ki、Kd，并将三个参数赋给PID控制器，实现对陶瓷智能发汗系统的迅速且精确的控制；步骤四：采用MATLAB和Simulink对陶瓷智能发汗控制模型的PID控制器进行仿真，验证陶瓷智能发汗系统的自适应控制。

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