基于交替混沌粒子群算法的恒温箱ＰＩＤ控制

2012年03月21日14:46:18 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

吴　伟，颜文俊
浙江大学电气工程学院，浙江杭州

摘　　　要：为满足目前市场对恒温箱系统越来越高的性能要求，设计了一种高性能的恒温箱控制系统。基于ＰＩＣ１６Ｆ８７７Ａ芯片完成系统硬件设计，并采用ＰＩＤ算法作为控制策略。结合混沌的遍历性和粒子群算法的快速趋同效应，设计了一种新型的交替混沌粒子群（ＡＣＰＳＯ）优化算法用以整定ＰＩＤ控制器的参数。通过与收缩因子粒子群算法（ＣＰＳＯ）和变惯性权重粒子群算法（ＩＷＰＳＯ）比较，证明交替混沌粒子群算法收敛速度快，并能避免粒子群算法容易陷入局部较优的问题。仿真和实际系统测试表明，所设计的控制器可以有效地提高控制系统的性能，应用前景广阔。

关　键　词：ＰＩＣ１６Ｆ８７７Ａ；恒温箱；交替混沌粒子群（ＡＣＰＳＯ）；ＰＩＤ

１　引　言
恒温箱在科研实验、医疗和材料化工行业等方面有着广泛的应用。随着科技进步和市场发展，测量精度、控制精度等性能要求越来越高。自动控温系统作为恒温箱中的关键部分，很大程度上决定了恒温箱的性能。因此，设计一种高性能的控制器显得尤为重要。本文将结合ＰＩＤ算法来实现控制器设计。但传统的ＰＩＤ算法参数整定繁琐，因此各种ＰＩＤ整定方法层出不穷，而其中又以基于搜索的方法效果较好，混沌算法、神经网络、模糊控制和各种进化算法都已被研究和使用。粒子群算法是一种计算简单、运算量小的全局优化方法，但是存在容易早熟和陷入局部较优的问题［１］。不少学者提出了解决办法，各种混合粒子群算法也被广泛研究。文献［２］介绍了粒子群算法的研究进展，并给出了目前粒子群算法的一些改进措施。混沌粒子群算法是其中运算简便、实用性较强的一种。本文将介绍一种新型的混沌粒子群优化算法交替混沌粒子群算法（ＡＣＰＳＯ）来优化ＰＩＤ控制器的参数，算法可以明显简化整定过程，同时系统的控制效果将明显提高。

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