一种用于风冷式压缩冷凝机的控制优化方法与流程

本发明属于 pid 控制优化，尤其涉及一种用于风冷式压缩冷凝机的控制优化方法。

背景技术：

1、风冷式压缩冷凝机是一种制冷设备，主要用于冷却和除湿应用，它通过压缩冷空气，利用风冷式换热器将热量从冷空气中带走，从而达到制冷效果；风冷式压缩冷凝机的主要组件有压缩机、风冷式冷凝器、风扇、膨胀阀、蒸发器、冷媒管道、储液罐和干燥过滤器；其中压缩机是风冷式压缩冷凝机的核心组件，负责压缩冷媒气体；由于交流异步电机具有较高的启动转矩和运行稳定性，适合连续长时间运行，生产商家通常选择交流异步电机作为压缩机的驱动电机。

2、在工业控制中，交流异步电机控制器主要采用foc(按转子磁链定向矢量控制)方法控制；在foc中，通过速度pi控制消除控制器的稳态误差，保证了交流异步电机转速的精确控制；pi控制的主要优点是结构简单、动态性能好以及控制效率高，适用于各种工业控制过程；在传统的pi控制参数整定过程中，pi控制的比例系数（kp）和积分系数（ki）主要靠工程师的经验调节，不但费时费力，而且由于人脑算力限制，调节的控制参数精度不高；交流异步电机控制器是一种多变量的、高耦合的、时变的非线性控制系统，传统的pi控制在应对这种复杂控制系统时难以达到满意的效果。

3、将智能优化算法应用在交流异步电机pi控制器参数的整定上是一种巧妙的方法，卷尾猴搜索算法（capsa）是2021年提出的一种新型智能优化算法，该算法的灵感来源于卷尾猴的社会行为和生存策略，卷尾猴是一种高度社交的灵长类动物，它们在寻找食物和避敌过程中展现出了一系列复杂而高效的行为模式，该算法通过模拟卷尾猴的跳跃、攀爬、跟随和集群等行为，进行搜索和优化，具有全局搜索能力强、易于实现、适用于多种优化问题等优点；但也存在容易陷入局部最优解，收敛速度慢的缺点。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提出一种用于风冷式压缩冷凝机的控制优化方法，通过改进卷尾猴搜索算法自动整定交流异步电机控制器的速度环pi控制参数，提升交流异步电机控制器的动态响应性能，使得控制器能够快速响应速度变化指令，减少超调和稳态误差，进而确保压缩机在不同工作状态下能够迅速调整速度和功率，从而保持稳定的制冷效果。

2、为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种用于风冷式压缩冷凝机的控制优化方法，具体步骤为：

4、步骤一、设计压缩冷凝机交流异步电机控制器，使用simulink软件建立速度环pi控制器仿真模型。

5、步骤二、改进卷尾猴搜索算法，具体为：（1）引入拉丁超立方算子改进算法初始化位置公式；（2）融合粒子群算法改进卷尾猴搜索算法的速度更新公式；（3）引入自适应因子改进卷尾猴的寿命因子。

6、步骤三、将交流异步电机速度环pi控制参数整定问题转换成数学模型参数待求解问题，通过matlab软件建立改进卷尾猴搜索算法的数学模型，迭代寻优出最佳kp、ki参数。

7、步骤四、输出寻优到的最佳kp、ki参数到速度环pi控制器仿真模型中，验证改进卷尾猴搜索算法的优越性。

8、进一步地、所述步骤一中，压缩冷凝机交流异步电机控制器包括：交流异步电机模块、三相逆变器模块、电压电流采集模块、滤波器模块、clark变换模块、park变换模块、位置和速度观测器模块、减法器模块、改进卷尾猴搜索算法模块、速度环pi控制器模块、电流环pi控制器模块、逆park变换模块、svpwm控制模块。

9、进一步地、所述步骤二中，改进卷尾猴搜索算法，具体为：

10、step1、引入拉丁超立方算子改进算法初始化位置公式，增强算法种群分布的多样性，改进后的公式为：

11、；（1）

12、式中，i= 1，…，npop，j = 1，…，dim，ub为种群搜索空间上界，lb为种群搜索空间下界，npop为算法种群数量，为取值在（0，npop]的随机数，r1为取值在（0，1]的随机数；

13、step2、融合粒子群算法改进卷尾猴搜索算法的速度更新公式，帮助算法跳出局部最优解，改进后的公式为：

14、；（2）

15、；（3）

16、式（2）中，为更新后的速度大小，为当前迭代的速度大小，为食物所在第j维的位置，为种群第i名个体第j维的位置，为惯性权重，为寿命因子，取值为1.0，t为当前迭代次数，、为取值在（0，1]的随机数；

17、式（3）中，为种群第i名个体的适应度，为种群最佳位置适应度，为种群最差位置适应度；

18、step3、引入自适应因子改进卷尾猴的寿命因子，平衡算法的全局搜索和局部搜索能力，改进后的寿命因子公式为：

19、；

20、式中，为寿命因子，为缩放因子，取值为2，控制寿命因子的下降速度，取值为10，控制寿命因子的最小值，取值为0.4，t为当前迭代次数，t为最终迭代次数。

21、进一步地、所述步骤三中，建立改进卷尾猴搜索算法的数学模型，迭代寻优出最佳kp、ki参数，具体步骤为：

22、s1、选择itae作为pi控制器的性能指标，itae 通过对时间加权的绝对误差进行积分，评估系统的控制效果，能够综合考虑系统的响应时间和稳态误差，对系统的动态性能和稳态性能提供一个平衡的评估标准，itae的公式为：

23、；

24、式中， j为pi性能指标制器的值，e(τ）为目标速度与实际速度的误差值，τ为压缩冷凝机交流异步电机控制器的运行时间；

25、s2、将速度环pi控制器的kp、ki参数编码为卷尾猴搜索算法的种群解的维度值；

26、s3、初始化算法参数，包括总迭代次数t，种群数量npop，搜索空间上下界ub、lb以及算法解的维度值dim等参数，选择itae作为算法的目标函数；

27、s4、初始化改进卷尾猴搜索算法的初始位置，改进后的算法位置初始化公式同上；

28、s5、通过目标函数计算种群中所有个体位置的适应度，根据个体适应度越小，解的性能越优越的原则，记录适应度最小的个体位置为种群最佳个体，适应度最大的个体为种群最差个体；

29、s6、将卷尾猴种群分为两个团体，一半为领导者团体，另一半为跟随者团体，当 i<npop时，第i名个体属于领导者团体， i的意义同上， 领导者的更新方式为：

30、q1、的概率大小用于选择卷尾猴的位置更新方式，为取值在（0，1]的随机数；

31、q2、当0.1≤≤0.2，模拟领导者团体的卷尾猴在树上跳跃的行为进行位置更新，这阶段位置更新的公式为：

32、 ；

33、式中，为种群中第i名个体更新后的位置的第j维度值，为当前迭代中食物的位置的第j维度值，即为算法最优解为卷尾猴跳跃过程中维持平衡的概率，取值为0.8，为当前迭代中卷尾猴的速度的第j维度值，为卷尾猴的跳跃角度，为取值在（0，1.5]之间的随机数，g为重力加速度取值为9.81，i、j、t的意义同上；

34、q3、当0.2≤≤0.3，模拟领导者团体的卷尾猴在地上跳跃行走的行为进行位置更新，这阶段位置更新的公式为：

35、 ；

36、式中，为种群中第i名个体更新后的位置的第j维度值，为当前迭代中食物的位置的第j维度值，卷尾猴在地面跳跃时弹跳的概率，取值为9，为卷尾猴跳跃过程中维持平衡的概率，取值为0.8，为当前迭代中卷尾猴的速度的第j维度值，为卷尾猴的跳跃角度，为取值在（0，1.5]之间的随机数，g为重力加速度，取值为9.81，i、j、t的意义同上；

37、q4、当0.3≤≤0.5，模拟领导者团体的卷尾猴在地上正常行走的行为进行位置更新，这阶段位置更新的公式为：

38、 ；

39、式中，为种群中第i名个体更新后的位置的第j维度值，为当前迭代中第i名个体的位置的第j维度值，为当前迭代中卷尾猴的速度的第j维度值，i、j、t的意义同上；

40、q5、当0.5≤≤0.75，模拟领导者团体的卷尾猴在觅食时在树上摇摆的行为进行位置更新，这阶段位置更新的公式为：

41、 ；

42、式中，为种群中第i名个体更新后的位置的第j维度值，为当前迭代中食物的位置的第j维度值，为卷尾猴的寿命因子，为卷尾猴跳跃过程中维持平衡的概率，取值为0.8，为卷尾猴的速度，为卷尾猴的跳跃角度，为取值在（0，1.5]之间的随机数，g为重力加速度取值为9.81，i、j、t的意义同上；

43、q6、当≥0.75，模拟领导者团体的卷尾猴在觅食时在攀爬树木及其顶端的行为进行位置更新，这阶段位置更新的公式为：

44、；

45、式中，为种群中第i名个体更新后的位置的第j维度值，为当前迭代中食物的位置的第j维度值，为卷尾猴的寿命因子，为卷尾猴跳跃过程中维持平衡的概率，取值为0.8，为当前迭代中卷尾猴的速度的第j维度值，为当前迭代中卷尾猴的速度的第j维度的先前维度值，为当前迭代中g为重力加速度取值为9.81，i、j、t的意义同上；

46、q7、当＜0.1，模拟领导者团体的卷尾猴在随机迁移的行为进行位置更新，这阶段位置更新的公式为：

47、；

48、式中，为种群中第i名个体更新后的位置的第j维度值，为卷尾猴的寿命因子，为算法搜索空间上界第j维度，为算法搜索空间下界第j维度，、i、j、t的意义同上；

49、s7、当 i≥npop时，第i名个体属于跟随者团体， i的意义同上，跟随者的更新方式为：

50、；

51、式中，为种群中第i名个体更新后的位置的第j维度值，为领导者团体的第l名个体，为当前迭代中第i-1名个体的位置的第j维度值；

52、 s8、通过贪婪选择的方式确定食物位置，并记录食物位置的适应度，贪婪选择的公式为：

53、；

54、式中，为更新后的食物位置第j维度值，为当前迭代中食物的位置的第j维度值，为当前迭代中最佳个体位置的第j维度值，为食物位置的适应度，为当前迭代中最佳个体位置的适应度；

55、s9、判断t是否大于最终迭代次数t，若是，则迭代终止，输出算法的最优解，并将算法最优解的各维度值进行解码，传入速度环pi控制器，若否，则算法返回s5继续迭代。

56、进一步地、所述步骤四中，输出寻优到的最佳kp、ki参数到速度环pi控制器仿真模型中，验证改进卷尾猴搜索算法的优越性，具体步骤为：

57、ss1、电压电流采集模块从交流异步电机模块采集三相电压、电流信号，经过滤波器模块对电压、电流信号滤波处理；

58、ss2、clark变换模块对三相定子电压信号、、和三相定子电流信号、、进行clark变换，输出静止坐标系下的两相定子电压信号、和两相定子电流信号、；

59、ss3、将、、、输入位置和速度观测器模块，通过对交流异步电机数学模型进行解耦计算得到转子磁链和，对转子磁链进行计算得到转子估计角度，进而对求导得到电机估计转速；

60、ss4、park变换模块对两相定子电流信号、进行park变换得到旋转坐标系下的两相定子电流、；

61、ss5、给定交流异步电机控制器目标转速和d轴目标电流，通过误差计算模块计算目标转速与实际转速的误差值、传入速度环pi控制器模块；

62、ss6、改进卷尾猴搜索算法模块对速度环pi控制器的两个参数进行优化整定，并将迭代后的最佳kp、ki参数传入压缩冷凝机交流异步电机控制器的速度环pi控制器模块；

63、ss7、输出q轴目标电流，通过误差计算模块计算与的误差值以及与的误差值，输入到两个电流环pi控制器模块，通过pi控制得到两相定子电压、；

64、ss8、逆park变换模块对传入的、进行逆park变换，得到和并传入到svpwm控制模块；

65、ss9、svpwm控制模块生成三对互补的pwm信号输出到三相逆变器模块；

66、s10、三相逆变器模块输出三相电压、、到交流异步电机模块，实现压缩冷凝机交流异步电机控制器的双闭环控制。

67、通过采用上述技术方案，本发明实现了以下有益效果：

68、本发明提出的一种用于风冷式压缩冷凝机的控制优化方法，首次通过改进卷尾猴搜索算法整定速度环pi控制器参数，通过引入拉丁超立方算子改进算法位置初始化公式，融合粒子群算法改进卷尾猴搜索算法的速度更新公式和引入自适应因子改进卷尾猴的寿命因子，避免了种群解在初始阶段的密集，避免卷尾猴搜索算法陷入局部最优解并动态平衡算法的全局和局部搜索能力，提升交流异步电机控制器的动态响应性能，使得控制器能够快速响应速度变化指令，减少超调和稳态误差，进而确保压缩机在不同工作状态下能够迅速调整速度和功率，从而保持稳定的制冷效果。