吳延凱，凌飛
河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南南陽473000
摘要：針對(duì)注塑機(jī)料筒溫度回路非線性、大慣性、純滯后的特點(diǎn)，提出一種改進(jìn)粒子群算法，用其優(yōu)化并行式2自由度比例積分微分(proportional integral differential，PID)，并將其用于料筒溫度回路。通過MATLAB仿真，驗(yàn)證上述方法具有響應(yīng)快、調(diào)節(jié)時(shí)間短、超調(diào)量小等優(yōu)點(diǎn)，能更好滿足注塑機(jī)料筒溫度的控制要求。
關(guān)鍵詞：注塑機(jī);料筒溫度;粒子群算法;2自由度;MATLAB
引言
注塑機(jī)是一個(gè)機(jī)、電、液一體化的典型自動(dòng)化控制系統(tǒng)，可一次成型復(fù)雜塑料產(chǎn)品，其適應(yīng)能力強(qiáng)、效率高，被廣泛用于國(guó)防、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域。因注塑技術(shù)的進(jìn)步，對(duì)注塑機(jī)自動(dòng)化程度要求越來越高，最突出的是料筒溫度控制，溫度過高、過低都會(huì)影響產(chǎn)品質(zhì)量，因此，對(duì)料筒溫度的控制就顯得尤為重要[1]。對(duì)于料筒溫度控制，本文提出一種并行式2自由度PID取代傳統(tǒng)比例積分微分(proportional integral differential，PID)，并提出改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(PSO)對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過仿真證明其具有優(yōu)良控制效果。
1料筒溫度模型建立
在注射成型中，影響塑料成型的因素很多，諸如材料結(jié)晶性、流動(dòng)性、料筒溫度等，而料筒溫度直接關(guān)系到筒內(nèi)物料均勻度，影響成品好壞。若溫度過高，原料分子交融質(zhì)變，間隙變大，產(chǎn)生發(fā)泡現(xiàn)象，影響注射;若溫度過低，熔融不佳，螺桿間產(chǎn)生阻力，阻擾注射順暢性，塑料固化在筒內(nèi)產(chǎn)生破壞[2]。料筒加熱方式是把料筒分成若干段，每段外側(cè)放置加熱器保證受熱均勻，根據(jù)模具工藝需求，各段溫度設(shè)置不同，可滿足對(duì)熔體各段溫度值的要求，生產(chǎn)中注塑機(jī)一般分為3段或4段加熱。注塑機(jī)料筒結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 注塑機(jī)料筒簡(jiǎn)圖
針對(duì)料筒溫度回路時(shí)間常數(shù)大、滯后時(shí)間大、耦合性強(qiáng)、非線性的復(fù)雜特點(diǎn)，可近似將其看作一階慣性加延遲環(huán)節(jié)。對(duì)于其參數(shù)確定，可用切線法來估算模型中的增益K、時(shí)間常數(shù)T及對(duì)象純滯后時(shí)間τ[3]。首先增益K的確定為:
然后是時(shí)間常數(shù)T的確定，可在響應(yīng)曲線上找到(t1，0．632y(∞))點(diǎn)，也即找到y(tǒng)(t1)=0.632y(∞)對(duì)應(yīng)的橫軸t1，則時(shí)間常數(shù)T=t1-t0。
最后是純滯后時(shí)間τ確定，響應(yīng)曲線中切線與橫軸交點(diǎn)值即被控對(duì)象純滯后時(shí)間τ值。
2并行式2自由度PID
在工業(yè)控制中，PID被廣泛應(yīng)用。若采用傳統(tǒng)PID，參數(shù)僅有1組可調(diào)，抗擾特性、目標(biāo)值追蹤特性不能同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。為解決該問題，2自由度PID應(yīng)運(yùn)而生;實(shí)際控制中，其調(diào)節(jié)效果確實(shí)優(yōu)于傳統(tǒng)PID。具體優(yōu)點(diǎn)為:在目標(biāo)值追蹤和抗擾特性上，2自由度PID可同步調(diào)整兩者達(dá)到最佳狀態(tài)[4]。本文在2自由度PID基礎(chǔ)上，提出并行式2自由度PID，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 并行式二自由度PID
對(duì)于PD控制器Gc1而言，系統(tǒng)給定值的跟蹤性能受其控制，其表達(dá)式為:
對(duì)于PID控制器Gc2而言，系統(tǒng)抗干擾能力受其控制，其表達(dá)式為:
在式(2)和式(3)中，Kc1及Kc2是增益，Td1及Td2是微分常數(shù)，Ti2是積分常數(shù)。
則該2自由度的閉環(huán)輸出表達(dá)式為:
3改進(jìn)PSO算法設(shè)計(jì)
遺傳算法(GA)和粒子群算法都是經(jīng)典群智能算法，本文在傳統(tǒng)粒子群算法基礎(chǔ)上，融入遺傳思想，設(shè)計(jì)出一種改進(jìn)PSO，該算法可彌補(bǔ)缺點(diǎn)，增強(qiáng)優(yōu)點(diǎn)，相比單一算法具有更好的全局尋優(yōu)能力，提高了算法性能。改進(jìn)PSO引入了GA的雜交、變異算子，以擴(kuò)充種群數(shù)量，防止過早收斂而陷入局部最優(yōu)。為防止加入雜交、變異算子后影響算法穩(wěn)定性，采用擇優(yōu)去劣思想，對(duì)個(gè)體適應(yīng)度值從高到低排序，優(yōu)先選擇適應(yīng)度值高的個(gè)體［5］。具體的算法原理如下。
1)將各微粒賦值隨機(jī)數(shù)r1和r2，比較其值是否小于或等于雜交、變異概率來判斷目前微粒是否可雜交、變異。
2)雜交單體被選中后，選擇群體中隨機(jī)微粒進(jìn)行雜交，其子代微粒位置由雙親通過以下公式來確定。
式中:xi1(t)和xi2(t)為交叉前粒子位置;xi1(t+1)和xi2(t+1)為交叉后粒子的位置;r為［0，1］的隨機(jī)數(shù)。
3)變異微粒被選中后，會(huì)再次變異以產(chǎn)生更優(yōu)秀微粒，變異的具體方式如下。
式中:xji表示第i個(gè)粒子的第j維向量;xjmin和xjmax分別為xji的上限和下限;r為隨機(jī)數(shù)，n為當(dāng)前迭代次數(shù)。
4)對(duì)于交叉、變異微粒，須做范圍檢測(cè)，對(duì)于越位微粒，采用式(7)生成新變異微粒，替換越位微粒。若微粒進(jìn)化斷停，過早收斂時(shí)，可越過目前位置跳入新區(qū)域繼續(xù)尋優(yōu)。
5)前面微粒在交叉、變異時(shí)，因跳躍尋優(yōu)使種群復(fù)雜度得以保持，但會(huì)使種群在全局尋優(yōu)中失敗，故把擇優(yōu)去劣思想應(yīng)用到算法中，以免造成優(yōu)秀基因遺失。若優(yōu)秀微粒數(shù)量為種群1/4，在尋優(yōu)中對(duì)迭代后的種群和優(yōu)秀微粒合并，按適應(yīng)度值排序，去掉靠后1/4個(gè)體以保證種群數(shù)量不變，并將靠前1/4個(gè)體的速度、位置及適應(yīng)度值替代舊的優(yōu)良個(gè)體，以提高整體適應(yīng)度值，加快算法的收斂速度。
4基于MATLAB的實(shí)例分析
為驗(yàn)證文中所提方法的有效性，將此方法運(yùn)用到注塑機(jī)料筒溫度控制回路中，通過前面的建模、辨識(shí)，確定注塑機(jī)料筒溫度回路的被控對(duì)象如下。
對(duì)于文中所述問題，一般取種群規(guī)模為100，可達(dá)到理想優(yōu)化效果;最大迭代次數(shù)取100。在遺傳算法中，交叉概率一般取0．4～0．9，文中取最大值0．9，以保證種群的多樣性;變異概率取0．1;優(yōu)秀個(gè)體數(shù)設(shè)置為25。
通過MATLAB仿真，得到改進(jìn)PSO整定并行式2自由度PID的階躍響應(yīng)曲線、GA整定并行式2自由度PID和PSO整定并行式2自由度PID的階躍響應(yīng)曲線，如圖3所示。
圖3 控制效果對(duì)比圖
運(yùn)用MATLAB計(jì)算，得到目標(biāo)值跟蹤特性和抗擾動(dòng)特性2階段的IAE及ISE值，對(duì)應(yīng)性能指標(biāo)值如表1所示。
表1 不同算法控制性能對(duì)比
通過圖3和表1分析知，提出的改進(jìn)PSO與其他算法在優(yōu)化2自由度PID參數(shù)時(shí)，均具有優(yōu)良性能指標(biāo)，相比其他方法有更小的超調(diào)量、調(diào)節(jié)時(shí)間、IAE及ISE。從圖3也可看出，提出的方法有著更快的響應(yīng)速度和較小的超調(diào)量，受到擾動(dòng)后可快速穩(wěn)定于終值
附近，有著更好的抗擾性能。
5結(jié)束語
本文從粒子群算法和遺傳算法原理出發(fā)，發(fā)現(xiàn)二者具有很強(qiáng)互補(bǔ)性，提出改進(jìn)PSO算法，該算法以PSO為主體，融入交叉、變異算子，可防止傳統(tǒng)PSO早熟收斂問題。將改進(jìn)PSO優(yōu)化2自由度PID，并用MATLAB進(jìn)行料筒溫度回路仿真。試驗(yàn)表明:改進(jìn)PSO的并行式2自由度PID在料筒溫度控制中具有更優(yōu)良的控制效果。
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