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申请/专利权人：广州工程技术职业学院

摘要：本发明属于PID控制技术领域，公开了一种基于改进PID的离心机控制方法、装置、设备及介质，包括：基于离心机控制问题，构建待优化的数学模型；建立离心机控制系统的PID控制模型；采用多样性度量机制并对麋鹿群算法中的参数进行非线性变换，获得改进后的麋鹿群算法；以待优化的数学模型为目标函数，利用改进后的麋鹿群算法优化离心机速度PID控制器，得到最佳控制参数Kp、Ki、Kd；将得到的最佳控制参数Kp、Ki、Kd输入到离心机控制系统的PID控制模型中，对离心机进行控制。能够解决离心机采用传统PID控制方法带来的参数整定复杂、稳定性差的问题，并提高了离心机控制系统的性能和鲁棒性。

主权项：1.一种基于改进PID的离心机控制方法，其特征在于，包括：基于离心机控制问题，构建待优化的数学模型；建立离心机控制系统的PID控制模型；采用多样性度量机制并对麋鹿群算法中的参数进行非线性变换，获得改进后的麋鹿群算法；以待优化的数学模型为目标函数，利用改进后的麋鹿群算法优化离心机速度PID控制器，得到最佳控制参数Kp、Ki、Kd；将得到的最佳控制参数Kp、Ki、Kd输入到离心机控制系统的PID控制模型中，对离心机进行控制；所述待优化的数学模型的公式为： ；式中，J为适应度值，为离心机速度PID控制器输出值，为用于平衡系统误差的权重因子，为当前控制时间，为总的控制时间，为的导数，为的导数；所述采用多样性度量机制并对麋鹿群算法中的参数进行非线性变换，获得改进后的麋鹿群算法的具体步骤为：模拟算法发情季节阶段，引入多样性度量机制改进对公麋鹿的选择策略，公式为： ； ； ； ；式中，B为家庭总数，为公麋鹿率，EHS为种群数量，为适应度值最好的公麋鹿，为第j头公麋鹿的适应度值，λ为权重系数，为第j头公麋鹿的多样性度量，为种群中第j头公麋鹿，为种群中第m头公麋鹿，为选择概率，为所有公麋鹿的绝对适应度值；模拟算法产犊季节阶段，对参数进行非线性变换，改进繁殖小麋鹿的策略；所述模拟算法产犊季节阶段，对参数进行非线性变换，改进繁殖小麋鹿的策略，包括：若小麋鹿与家庭种父亲麋鹿具有相同的适应度指数，则小麋鹿的繁殖策略公式为： ； ；式中，为第i个家庭繁殖的第j头小麋鹿，为第i个家庭的种母亲麋鹿，是决定继承属性比率的参数，为随机选择的第i个家庭的第k头麋鹿，为第j头小麋鹿在第it次迭代的适应度值，为第it次迭代小麋鹿种群的平均适应度值，为调整参数；若小麋鹿与家庭种母亲麋鹿具有相同的适应度指数，则小麋鹿的繁殖策略公式为： ；式中，和是介于0到2之间的随机数，为第i个家庭的种父亲麋鹿，为公麋鹿种群中随机一头公麋鹿，为第i个家庭的种母亲麋鹿，为第i个家庭繁殖的第j头小麋鹿；所述以待优化的数学模型为目标函数，利用改进后的麋鹿群算法优化离心机速度PID控制器，得到最佳控制参数Kp、Ki、Kd，具体步骤为：S1、将待优化的数学模型作为改进后的麋鹿群算法的目标函数，其中，目标函数作为适应度函数评估每个候选解的优越性；S2、模拟离心机控制系统的工况，设计传递函数描述系统的动态特性；S3、给定离心机控制系统的输入；S4、初始化改进后的麋鹿群算法的种群数量、问题维度、算法搜索上界、算法搜索下界、最大迭代次数；S5、将离心机速度PID控制器的参数Kp、Ki、Kd编码为改进后的麋鹿群算法搜索空间的解，迭代算法，将更新的种群个体设为速度PID控制器参数解；S6、根据适应度函数计算当前迭代种群个体适应度值，记录最小适应度值，并与上次迭代的种群最优适应度值比较，保留最优适应度值；S7、模拟麋鹿群算法各阶段的寻优过程，更新离心机速度PID控制器的Kp、Ki、Kd参数；S8、若更新后的麋鹿种群个体比上一次迭代更新的更优，则保留当前最优解；S9、判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若达到，则退出循环，输出全局最优解，根据离心机速度PID控制器获得Kp、Ki、Kd参数，否则返回执行S3；步骤S5中，通过将离心机速度PID控制器的参数Kp、Ki、Kd编码为麋鹿群算法搜索空间的解，其中，种群编码向量为： ；式中，x为种群编码向量，Kp、Ki、Kd分别为离心机速度PID控制器的参数，n为种群数量。

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