基于自适应DE算法的电子膨胀阀PID控制器参数整定.pdf

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1、16化工自动化及仪表第43卷基于自适应DE算法的电子膨胀阀PID控制器参数整定朱建秋温阳东林勇(合肥工业大学电气与自动化工程学院，合肥230009)摘要针对标准DE算法过早收敛容易产生早熟的问题，引入自适应变异算子的计算方法，对标准DE算法进行优化，并将改进的DE算法应用于电子膨胀阀PID控制器参数的在线整定。仿真实验结果表明：使用改进的自适应DE算法整定PID控制器参数的电子膨胀阀，能使系统更快、更稳定地达到过热度期望值，避免了早熟现象。关键词改进DE算法电子膨胀阀变异算子PID参数整定中图分类号TH865文献标识码A文章编号1000—3932(2016)01—0016-

2、04压缩机、蒸发器、冷凝器和节流部件是空调的四大关键部件，其中，较为先进的节流部件之一便是电子膨胀阀(EEV)。电子膨胀阀在制冷系统中起着配合压缩机调节制冷剂流量、降压节流的作用，对制冷系统的节能和可靠运行意义重大。电子膨胀阀是以蒸发器出口过热度为依据调节其开度，控制流向蒸发器的制冷剂流量，使蒸发器出口过热度等于设定值，实现蒸发器的最佳运行状态⋯。目前，电子膨胀阀大多采用PID调节控制蒸发器过热度的方法，因此PID参数的设置对电子膨胀阀控制极其重要。但由于空调环境工况的多样性，常规PID整定方法不能保证电子膨胀阀对制冷剂流量的控制效果始终处于最佳状态，为此笔者提出一种改进的

3、自适应DE算法并将其应用于电子膨胀阀PID参数的整定过程，以期获得更优异的PID参数，使电子膨胀阀对蒸发器过热度的控制达到最优化。1电子膨胀阀控制模型为了有效、准确地控制蒸发器，以蒸发器过热度为控制变量，基于改进的DE算法对电子膨胀阀开度进行PID参数整定。采用的实验机是KFR-26GW型2．6kW家用分体式壁挂式空调制冷系统，采用480步的步进电机驱动电子膨胀阀。电子膨胀阀控制模型如图1所示。图1中，电子膨胀阀PID控制系统主要由检测元器件和调节控制部分组成。首先由蒸发器输入输出端的温度传感器测算温度，由调节计算器蒸发器图1电子膨胀阀控制模型计算得出温差△F，但该温差并不

4、是真实过热度，只是在一定程度上反映了实际过热度。电子膨胀阀在调节过程中以蒸发器出口过热度信号△一作为控制反馈参量，将△r与预设的过热度AT，的偏差e作为PID控制器输人参数，从而得出控制的连续算法为：『e=△r一△r-r1、I圹Ko⋯寺』⋯面deKodTacle)¨’h=(e+寺『e￡+i)式中e——实际过热度与真实过热度的差值；K。——PID控制器比例系数；死——PID控制器微分系数；E——PID控制器积分系数；收藕日期：2015-06-08第1期朱建秋等．基于自适应DE算法的电子膨胀阀PID控制器参数整定17u。——PID调节器的输出。根据电子膨胀阀与蒸发器的数学特性建

5、立如图2所示的控制系统框图∽1。其中，PID控制器与电子膨胀阀串联，设置在负反馈闭环控制的前向通道上。电子膨胀阀通过步进电机的转动，并由内部转子上的螺纹促使阀芯做轴向运动从而控制阀位的变化。图2电子膨胀阀控制系统框图2控制策略2．1标准DE算法DE算法是模拟达尔文“优胜劣汰，适者生存”的自然进化理论发展起来的”1。其基本思想是：首先随机产生一个初始种群；然后把种群中任意两个个体的向量差按一定比例缩放后，与第三个个体求和并产生中间代；将中间代与原始种群的个体进行交叉，得到新个体；如果新个体适应度优于旧个体，则保留新个体，否则保留旧个体并进入下一代。如此反复循环，以适者生存的方

6、式使种群中的个体不断逼近最优值。DE算法变异操作为"1：口ik“=石Pkl+F(zPk2一一k)(2)其中，茗：，、菇P2、kz品为从种群中随机选取的3个个体，且i#pl≠p2≠p3；口∥为变异产生的中间代；，为变异算子，一般F是[0，2]韵一个固定值。2．2改进的DE算法DE算法选用的贪婪算法能够使种群加快收敛¨]，但其缺点是降低了种群的多样性，增加了早熟风险。为此，针对电子膨胀阀过热度控制，笔者提出了改进的DE算法控制策略，即引入自适应变异算子F’：r。一———LJ“一f(v；)×口(3)lF，：l-2×e^式中n——缩放比例系数；八”：)——当代个体钉：的适应值；A—

7、—F’的控制因子。将标准DE算法中的F用自适应变异算子F’替代，有利于加大变异率，增大变异强度，使得群体向最优值快速逼近。式(3)中的口：是指当前种群中适应度最高的个体，在DE算法代数增加的过程中，会一直被下一代中的最优值所替代，直至进化结束，取得最终最优值。在种群变异初期，种群个体随机地分布在以ZN(Ziegler-Nichols)算法获得的PID参数延展空间内。如果当代适应值相对较差，即f(影：)较大，则当代个体不够优秀，可将拥有最小适应值的个体代入式(3)，使F7增大(即使变异率增大)，然后增广新个体的变异范