基于改进WOA-PID的LT-MED系统浓盐水温度控制.pdf
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1、为适应低温多效蒸馏海水淡化末效浓盐水温度控制系统存在的非线性时变和迟滞严重的特点,针对基于经验人为设定的 控制器效果不佳的问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(),以实现 控制器参数的自动整定。首先,确定浓盐水温度控制系统的传递函数模型;然后,对基本 求解精度低、易陷入局部最优的缺陷对算法进行改进,实现 控制器的参数优化。平台的仿真实验结果表明,改进 算法具有更快的迭代速度和更强的全局寻优能力。改进 控制器响应速度快且超调小,能够有效控制浓盐水温度以保障海水淡化系统正常稳定运行。关键词:浓盐水温度;改进鲸鱼优化算法;控制器参数优化;仿真分析中图分类号:文献标志码:文章编号:(),(,;,):(),
2、(),:;上海电力大学学报 年作为提出最早、发展最为成熟的一种海水淡化技术,低温多效蒸馏(,)海水淡化技术凭借操作温度低、结垢和腐蚀风险低、造水比和产水效率较高等优势,已成为海水淡化技术的主流并得以广泛应用 。将该海水淡化技术用于生产中时,需严格控制系统内温度、压力、液位等参数,以将海水淡化蒸发器的换热效果维持在最佳水平,保障产品水量正常和水质优良。当系统正常运行时,要求末效浓盐水温度保持在 以下,维持在 为最佳 。过高的浓盐水温度易造成蒸发器中换热管结垢现象,从而破坏蒸发器的主体设备;过低的浓盐水温度则代表进入蒸发器的蒸汽总量不足,将影响产品水量甚至直接造成产品水质不合格。因此,将浓盐水温度
3、控制在一定范围内十分必要。作为目前控制领域中最为成熟的控制方式,比例积分微分(,)控制能够解决绝大多数线性时不变系统的控制问题 ,但对于复杂对象的控制主要基于经验通过反复调试来整定 控制器参数,仍难以达到最优的控制精度。近年来新型智能算法层出不穷,如粒子群算法 、鲸鱼算法 、布谷鸟算法 、灰狼算法 、蝴蝶算法 等,凭借独特优势广泛运用于优化问题。现有研究将智能算法与传统 控制算法相结合以实现 控制器参数的自动整定 。文献 提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定 参数;文献 提出了一种改进果蝇优化的 控制器参数在线整定算法,实现系统更快的响应速度和更为稳定的功率输出;文献 将鲸鱼算法用于 独立
4、变桨控制参数整定并验证了该算法的有效性和实用性。目前已有部分学者对海水淡化系统温度控制进行了研究。鲍克勤等人 设计了基于线性自抗扰算法的温度控制器,相较于传统 控制,能有效控制海水淡化系统首效出口凝结水温度;曲径幽 将模糊控制理论与 控制理论相结合,提高了浓盐水温度控制系统的控制精度及动态响应速度。本文对基本鲸鱼优化算法(,)进行改进,设计了一种改进 控制器以优化 海水淡化系统末效浓盐水温度控制系统的 控制器参数,在实现最佳适应度的同时,自动整定最优参数。仿真结果表明,相较于传统 控制,将改进 算法与传统 控制相结合的改进 控制,在超调量、调节时间等方面具有优越性,明显提升浓盐水温度的控制性能
5、。浓盐水温度控制系统模型 海水淡化系统工艺流程如图 所示。图 海水淡化工艺流程由图 可知,从冷凝器进入的海水经预热和脱气后,一部分海水作为入料海水流入各效蒸发器,喷淋在蒸发器内部的换热管束顶端再沿着管壁外流下。热源蒸汽在换热管束内部被入料海水经冷凝蒸发后放出大量的热。管壁外海水吸热经蒸馏后分为两部分,一部分作为浓盐水通过压力差的作用流向下一效,直至末效由浓盐水泵排出;一部分形成蒸汽,作为下一效蒸发器的热源蒸汽流至下一效的换热管束中,经冷凝形成淡水,多余海水则经过效间泵继续流至下一效继续进行海水淡化。如此反复至末效蒸发器,淡水(产品水)由产品水泵排出 。可见,在 海水淡化系统运行过程中,产品水的
6、生成主要依靠各效蒸发器的换热实现。可以将蒸发器看一个换热器,其内部为一个热平衡系统,而将各效温度控制在稳定范围是维持该热平衡的关键。第 效浓盐水温度与众多因素有关,如进入本效的海水流量和海水温度、末效蒸发器的温度及蒸发器内的蒸汽与海水的换热空间分布等 。由于海水经过受热蒸发为浓盐水的过程非常短,温度的变化具有滞后性,因此该被控对象具有非线性、时变性和纯滞后等特点。第 效蒸发器的蒸汽通过蒸发器内的换热管道将热量传递给进入第 效海水,主要经历次换热过程:一是蒸汽将热量传递给换热管道;二是换热管道经过热传导将热量传递至海水。因此,可将浓盐水温度控制模型看作成一个二阶惯性环王洁,等:基于改进 的 系统
7、的浓盐水温度控制节,考虑到温度变化具有一定的滞后性,可将该被控对象的动态模型传递函数近似为()()()()式中:放大系数;、惯性时间常数;纯滞后时间;拉普拉斯算子。本文利用在某个时间段内现场测得的大量浓盐水温度数据,采用系统辨识 有关算法得到所辨识的末效浓盐水温度控制系统传递函数的参数为:、。该控制系统的传递函数为()()()()改进 整定的 控制器设计 鲸鱼优化算法 采用随机或最佳搜索代理的独特机制以模拟鲸鱼的狩猎行为,并使用螺旋方式以模拟座头鲸的泡泡网攻击机制:假设当前最优个体为猎物,群体中的其他个体均向最优个体逼近,这是 与其他群优化算法的主要区别 。主要分为 个阶段:包围猎物、搜索猎物
8、(觅食)和狩猎行为(泡泡网攻击)。包围猎物阶段对应算法的全局搜索阶段。由于在搜索空间中,最优猎物位置是未知的,因此 假设当前的最佳候选解是目标猎物或接近最优解,其他候选位置将向最佳猎物位置移动并更新位置。该阶段行为的数学模型表示为 ()()()()()()式中:迭代次数;、系数向量;()最好的鲸鱼个体位置;()当前鲸鱼个体位置。系数向量 和 的定义为 ()()式中:、,中的随机向量;收敛因子。随迭代次数增加,值从 线性减小至 。定义为 ()式中:最大迭代次数。鲸鱼采用收缩包围方式进行猎物搜索。算法设定:当 时,鲸鱼进入搜索猎物阶段,这时将随机选择一个搜索代理,再根据随机选择的鲸鱼个体位置来更新
9、其他鲸鱼的位置,以迫使鲸鱼偏离猎物,为找到一个更佳的猎物创造机会 ;当 时,鲸鱼个体会靠近当前最佳位置的鲸鱼个体,并向猎物发起攻击。值的大小决定鲸鱼游走步长的长短。该阶段行为数学模型表示为 ()()()()()()式中:随机选择的鲸鱼个体位置向量。座头鲸以螺旋运动游向猎物完成狩猎行为,对应算法中的局部开发(螺旋更新位置)阶段。鲸鱼在靠近最佳鲸鱼个体时,会采取螺旋方式进行游走觅食,以搜索鲸鱼个体至最佳鲸鱼个体之间可能存在的最优解。整个螺旋更新过程即鲸鱼个体从当前位置游向最佳鲸鱼个体位置的过程。鲸鱼个体的泡泡网捕食行为除了与 值密切相关外,概率因子 值同样起着决定作用。为了模拟座头鲸的螺旋狩猎路径
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