一种基于粒子群-混沌映射改进麻雀算法的ADRC控制器参数整定方法

本发明涉及一种基于粒子群-混沌映射改进麻雀算法的adrc控制器参数整定方法，用于换热器出口溶液温度控制中，属于工业自动控制。

背景技术：

1、随着科学技术的发展和人民生活水平的日益提升，换热器在电力、供暖、制冷、化工、医药、航天和冶金等多个领域中扮演着重要角色，通过高效合理地利用换热器来精确控制目标物质温度，不仅可以确保生产安全，还能提高能源利用率。然而，由于换热系统具备非线性、大滞后和抗干扰能力差的特点，对其控制性能的要求日益提高。

2、自抗扰控制(active disturbance rejection control,adrc)的核心思想是将系统中的不确定性、模型误差、干扰等作为一个扩张状态，通过观测器进行估计并补偿。自抗扰控制器相比于传统的pid控制器，具有不依赖于系统精确的数学模型，仅需系统少量信息，并具有响应快、超调小、鲁棒性强、结构简单等特点，已在各个领域得到广泛应用。经典自抗扰控制器需要整定的参数比较多，许多参数整定方法主要依靠经验摸索，所以其参数整定方法一直是人们研究的重点。

3、目前对自抗扰控制器参数进行自整定的方法主要是采用智能算法对自抗扰控制器进行整定，如鲸鱼优化算法、鸟群算法、蜂群算法、粒子群算法、麻雀算法等。但这些方法均有收敛速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优等缺点，使用这些方法对自抗扰控制器优化的参数可能是局部最优解，不能有效的提高控制系统的控制性能。

技术实现思路

1、本发明需要解决的技术问题是提供一种基于粒子群-混沌映射改进麻雀算法的adrc控制器参数整定方法，以解决传统自抗扰控制器参数多、整定复杂的实际问题，且换热器因季节变化而模型改变时必须要对控制器的参数进行自适应调整，实现简单、快速地对非线性自抗扰控制器的参数进行在线整定。

2、技术方案：为解决上述问题，达到实时控制换热器溶液出口温度的目的，本发明提供了一种基于粒子群-混沌映射改进麻雀算法的adrc控制器参数整定方法，其包括如下步骤：

3、步骤1、根据换热器的冷热流体动态特性，调节冷却水的阀门测试溶液的温度变化，在换热器系统中输入阶跃信号得到对应的响应曲线，确定换热系统模型的传递函数的基本形式，采用阶跃响应曲线上的两个倍数时间点观测数据求得换热系统模型的传递函数的各个参数；

4、步骤2、板式换热器溶液出口温度自抗扰控制器参数分析，确定需要整定的参数；

5、步骤3、引入了粒子群算法的速度算子，修改麻雀算法的发现者、跟随者和警戒者的位置来更新公式，增强麻雀算法的全局搜索能力，引入sine混沌映射初始化麻雀种群，利用改进后的麻雀算法整定adrc控制器参数：

6、步骤3-1、本发明针对麻雀算法的以跳跃的方式移动而陷入局部收敛和原点收敛性强的特点，通过引入粒子群算法的速度算子：

7、

8、上式中：xgbest为全局最佳位置，为第t代中第i只麻雀在第d维的速度，表示种群中第t代中第i只麻雀在第d维的位置，ω为惯性系数影响搜索能力，且ω采用范围为[0.8,1.2]的锥度控制；c2为大于零的学习因子，用调节自身位置的步长；r2是[0,1]之间的随机数。

9、用(1)式修改麻雀算法中发现者位置更新公式(2)，加入者位置更新公式(3)和警戒者的位置更新公式(4)：

10、

11、式(2)中，t为最大迭代次数。α为(0,1]之间的随机数，η是服从标准正态分布的随机数。l表示大小为i×d，元素均为1的矩阵。r2∈[0,1]表示预警值，st∈[0.5,1]表示安全值。

12、

13、式(3)中，表示第t次迭代时麻雀在第d维的最劣位置。表示种群第t+1次迭代时麻雀在第d维的最优位置。b表示一个各元素为1或-1的一行多维矩阵，且b+＝bt(bbt)-1。

14、

15、式(4)中，是当前代的全局最优位置。β表示步长控制参数。k是[-1,1]之间的一个随机数，代表麻雀移动方向。σ是一个极小常数，以避免分母为0的情况出现；fi表示第i只麻雀的适应度值，fg和fω分别是当前麻雀种群的最优和最差适应度值。

16、粒子群算法改进之后发现者的位置更新公式变为(5)式：

17、

18、改进之后加入者的位置更新公式变为(6)式：

19、

20、改进之后警戒者的位置更新公式变为(7)式：

21、

22、步骤3-2、引入sine混沌映射初始化麻雀种群：

23、

24、式中：k为非负正整数；xk∈[0,1]；a为混沌系统控制参数，且a∈(0,4]；

25、步骤3-3、适应度函数选择时间乘绝对误差的误差积分准则itae，并将超调量作为itae中的一项，减少超调量；

26、步骤3-4、参数整定：

27、本发明使用基于粒子群算法和sine混沌映射改进麻雀算法来整定adrc控制器的6个参数：

28、(1)设置基于粒子群算法和sine混沌映射改进的麻雀算法参数的初始值：

29、麻雀种群大小设置为50，最大迭代次数t为2000，维度选择6，预警值为0.8，发现者比例为0.2，预警者比列为0.2；sine混沌映射参数a为3.96；粒子群算法中速度算子参数ω为0.8，c2为0.5。其他参数如麻雀的位置和速度选择随机机制进行初始化；

30、(2)使用随机机制初始化adrc的16个参数：β01，β02，β03，β1，β2，b0，r，h，α1，α2，α3，α4，α5，δ1，δ2，δ3。实际需要进行智能算法最优化整定的参数为{β01，β02，β03，β1，β2，b0}。将adrc需要整定的6个参数作为每个麻雀的位置根据itae计算适应度值，根据适应度值大小对麻雀进行排序，并更新麻雀个体的速度，根据适应度值重新选择发现者和跟随者，并更新位置，然后随机产生数名警戒者，更新其位置；

31、步骤3-5、simulink程序运行：

32、将上述整定的参数值分配给simulink模块，运行溶液换热控制系统simulink模型、计算相应的拟合函数值，并在初始化阶段找到全局最优位置，算法迭代一直到满足终止条件，输出最优适应度值所对应的位置信息即溶液换热系统自抗扰控制器的6个参数值；

33、步骤4、将基于粒子群算法和sine混沌映射改进麻雀算法的adrc控制器运用到换热器出口溶液温度控制系统中，进行仿真和实验研究，验证该参数整定算法具有更好的精度、更低的超调量和更快的响应速度，并且能提高控制系统的抗干扰能力。

34、本发明所达到的有益效果：

35、(1)本发明设计的基于粒子群算法和sine混沌映射改进麻雀算法的adrc控制器，引入了粒子群算法的速度算子进行搜索，选择最优位置，增强了麻雀算法的全局搜索能力，提高了收敛的速度和精度；引入sine混沌映射初始化麻雀种群增强了麻雀算法的种群分布均匀性，有效降低了种群多样性差带来的影响；

36、(2)本发明所设计的一种基于粒子群算法和sine混沌映射改进麻雀算法的adrc控制器参数整定方法，并将其应用于换热器溶液出口温度控制系统中，充分说明了基于粒子群算法和sine混沌映射改进的麻雀算法对自抗扰控制器参数整定方法可行有效，能够有效解决响应速度与超调性之间的矛盾，满足工程实际的要求，具有一定的工程应用价值。