基于免疫遺傳算法優(yōu)化的輸油泵模糊控制方法研究

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1、基于免疫遺傳算法優(yōu)化的輸油泵模糊控制方法研究摘要針對普通遺傳算法優(yōu)化模糊控制器收斂慢，很難對輸油泵有效控制的問題，介紹了基于免疫遺傳算法優(yōu)化模糊控制方法，以便能夠時管道流量，入口壓力，出口壓力進行協(xié)調(diào)優(yōu)化控制.關鍵詞免疫遺傳算法模糊控制輸油泵優(yōu)化輸油系統(tǒng)不穩(wěn)定的壓力，流量可能會導致事故的發(fā)生?但輸油泵系統(tǒng)存在嚴重的非線性和不確定性，另外還受到原油物性，環(huán)境溫度,管道沉積等不確定因素的影響，因此其數(shù)學模型具有非線性，耦合，時變的特點，采用常規(guī)的PID控制器難以實現(xiàn)對輸油泵的入口壓力，出口壓力以及管道流量的協(xié)調(diào)控制.智能控制方法具有不依賴于對象的數(shù)學模型的特性，魯棒性強

2、,能夠很好地克服伺服系統(tǒng)中模型參數(shù)變化和非線性等不確定因素的影響，因此，國內(nèi)外一些學者對此作了一些有益的探索1?.?但采用傳統(tǒng)的遺傳算法對模糊控制進行優(yōu)化，很容易出現(xiàn)”早熟”現(xiàn)象，免疫遺傳算法(ImmuneGeneticAlgorithm,IGA)是一種模擬自然選擇和進化過程的尋優(yōu)算法，能夠隨對象的變化而發(fā)生變化,有效地提高尋優(yōu)速度，改善尋優(yōu)質(zhì)量，所以基于IGA優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法，融合了模糊控制和神經(jīng)控制各自的優(yōu)點，不依賴于控制對象，不僅能夠滿足動，靜態(tài)性能要求，而且能夠抑制齊種非線性因素對系統(tǒng)的影響，具有較強的魯棒性.I輸油泵模糊控制器的設計輸油泵系統(tǒng)的入

3、口壓力，出口壓力，管道流量的自動調(diào)節(jié)是輸油系統(tǒng)安全，高效運行的重要保證,輸油泵系統(tǒng)為單輸入三輸出系統(tǒng)日I,輸入量是轉(zhuǎn)速(n),輸出量是入口壓力(),出口壓力()，流量(Q)?根據(jù)熟練操作人員和專家的經(jīng)驗，得出它的基木調(diào)節(jié)原理如下.a)泵入口壓力:當較小時，降低電機轉(zhuǎn)速，當較大時，提高電機轉(zhuǎn)速.b)泵的出口壓力:當較大時，降低電機轉(zhuǎn)速，當較小時，提高電機轉(zhuǎn)速.C)管道流量(Q):當Q較大時，降低電機轉(zhuǎn)速，當Q較小時，提高電機轉(zhuǎn)速.由丁輸油泵系統(tǒng)存在著較強的非線性，不確定因素較多，因此，可以使用模糊控制器來對輸油收稿日期:2008-01—18作者簡介:曾茹，高級工程師,

4、1997年畢業(yè)于石油大學(華東)油氣儲運專業(yè)，現(xiàn)就讀于中國石油大學(北京)石油與天然氣工程專業(yè)工程碩士，任屮國石化管道儲運分公司黃島油庫輸油一隊副隊長.SAFETYHEAETH&ENVIRONMENT安全技術泵進行控制?由于本系統(tǒng)存在強耦合性，所以控制器的設計不能簡單采用單變量模糊控制器的設計方法,根據(jù)相似原理，對應于一個流量(Q)就有一個確定的轉(zhuǎn)速(⑵，這樣可以采用控制量的基值與凋節(jié)值相結(jié)合的方法進行控制,即采用n=kQ(/2為電機轉(zhuǎn)速,r/rain;k為系數(shù);Q為流量,m3/h)作為控制量的基值，模糊控制器的輸出△!!作為控制量的調(diào)節(jié)值.根據(jù)系統(tǒng)控制的要

5、求，并且盡量減少控制的規(guī)則，可以采用更有效的兩個控制器進行控制.控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示，圖1屮模糊控制器FLC1(FuzzyLogicContro1)的輸人為，輸出為△“?；模糊控制器FLC2的輸入為,輸出為An2.將兩個模糊控制器的輸出相融合，按式(1)確定控制量的調(diào)節(jié)值.△n(五l)=An(-t—l)+AnlX+An2X/3(l)最終控制量(電機轉(zhuǎn)速)IV=n+An(k),其中,，為融合因子,c?+/3二1.圖1輸油泵機組的模糊控制首先對輸入量和輸出量的論域進行模糊劃分，根據(jù)經(jīng)驗可以推斷岀模糊變量,,△Q,A/2的語言值均為f負大(NB),負中(NM),負小(N

6、S),零(SE),正小(PS),正中(PM),正大(PB)1,模糊論域選擇為n+l,???,n—1,凡1,這樣根據(jù)操作人員的經(jīng)驗和專業(yè)知識，可制定如表1,表2所示的控制規(guī)則.表lfLCl模糊控制規(guī)則(n)@2008g~8卷第4期2基于免疫遺傳算法的模糊控制器的優(yōu)化通常模糊控制器隸屬度函數(shù)的選取全憑經(jīng)驗，帶有很大的主觀性，文獻121使用了遺傳算法對模糊控制器進行了優(yōu)化，但是普通的遺傳算法存在著收斂性能差的缺點.因此本文使用了免疫遺傳算法14J對其進行優(yōu)化，其過程如下.表2FLC2模糊控制規(guī)則（n）NMZEPSPSPMNSNSZEZEPSPMZENSNSZEZEPSPS

7、NMNSZEZEPsPMNMNSNSZEa）編碼形式及初始化.讀人初始化文件，根據(jù)給定問題（視為抗原）進行具體分析，找岀最基本的特征信息，進而確定優(yōu)化變量，待尋優(yōu)的為4個語言變量隸屬函數(shù)的參數(shù)和融合因子（/3二1一，它的尋優(yōu)可以簡化為對的尋優(yōu)）.C?,C2,C,,表示決定隸屬函數(shù)在論域內(nèi)分布的參數(shù)，為了計算方便,取隸屬函數(shù)為軸對稱，則CL二C4,O—C,,這樣待尋優(yōu)的參數(shù)共有9個.b）確定免疫遺傳算法IGA的運行參數(shù).群體規(guī)模M二30,交叉概率二0.80,變異概率=0.02.c）產(chǎn)生初始群體（抗體）并編碼.如果是記憶中的抗原，則從記憶細胞中取出相應的抗體組成IG