基于改进免疫算法的电阻炉温控系统的研究

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电阻炉是工业生产过程中常用的加热设备,其温度控制效果的好坏直接影响到加热效率、工件的质量和产量,因此对其进行精确控制有着非常现实的意义。在实际温度控制过程中,电阻炉这一过程控制对象呈现出多输入多输出、大惯性、时变、时滞等不确定非线性的特点,无法建立精确数学模型,要实现对其精确控制的难度较大。本文在总结国内外研究现状的基础上,通过对电阻炉特性的分析,深入研究变参数PID控制和免疫算法的工作机理后,针对常规PID算法难以实现对电阻炉温度的精确控制,遗传算法易陷入局部最优,传统免疫算法无法精确优化参数的不足,提出一种改进的免疫算法,并优化设计了变参数PID控制器,实现了对电阻炉的精确控制,并通过MATLAB仿真对比得出该算法具有精度高、自适应性强、鲁棒性好的优点。针对传统免疫算法还具有小范围内收敛缓慢、交叉、变异因子靠经验取值影响算法寻优性能的缺点,并在多次对上述提出的改进免疫算法实验调试发现,该算法在早期寻优过程中仍呈现出小幅度的震荡超调,因此,本文基于混沌算法的遍历性,结合模糊系统自身的不确定性和自适应性,进一步提出基于模糊混沌理论的免疫优化算法,仿真结果表明该算法有着更好的群体多样性保持能力和快速局部搜索能力。同时,本课题基于AVR系列的ATmega16单片机控制技术,设计出一套基于改进的免疫优化变参数PID的智能温度系统控制器以满足工业控制中高性能的要求,并详细阐述了温度控制仪的主控电路、温度采集通道电路、键盘接口以及显示电路的设计与实现,设计了相关应用模块的软件编程,对该智能温度控制仪进行调试的结果表明:该控制方案合理,控制算法可行,具有较高的实用价值。
摘要第6-7页
Abstract第7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 课题研究的背景与意义第11-12页
    1.2 温度控制算法的发展第12-14页
        1.2.1 定值开关控制温度法第12页
        1.2.2 PID 线性控制法第12-13页
        1.2.3 复合算法第13-14页
    1.3 主要研究内容第14-15页
    1.4 论文整体框架第15-16页
第二章 电阻炉温控系统的硬件设计第16-24页
    2.1 硬件电路的总体结构设计第16-17页
    2.2 主控电路设计第17-18页
    2.3 键盘接口电路设计第18-19页
    2.4 温度采集通道设计第19-21页
    2.5 炉温功率调节电路设计第21-22页
    2.6 过零检测电路设计第22-23页
    2.7 显示电路设计第23-24页
第三章 改进的免疫优化控制器的设计第24-40页
    3.1 PID 控制算法第24-28页
        3.1.1 PID 控制原理第24-25页
        3.1.2 模糊 PID 控制第25-26页
        3.1.3 变参数 PID 控制第26-28页
    3.2 免疫算法原理第28-33页
        3.2.1 免疫系统生物学机理第28-29页
        3.2.2 免疫算法基本思想第29页
        3.2.3 免疫算法重要概念第29-31页
        3.2.4 免疫算法的流程第31-33页
    3.3 改进的免疫变参数 PID 算法第33-36页
        3.3.1 改进的人工免疫算法相关定义第33-34页
        3.3.2 改进的免疫变参数 PID 算法步骤第34-36页
    3.4 基于模糊混沌的免疫优化算法第36-40页
        3.4.1 混沌算法优化抗体种群第36-37页
        3.4.2 变异率、交叉率的模糊控制第37-38页
        3.4.3 基于模糊混沌理论的免疫算法步骤第38-40页
第四章 系统的软件设计第40-49页
    4.1 软件设计总体架构第40页
    4.2 系统主程序第40-41页
    4.3 温度采集与管理模块设计第41-45页
    4.4 输入输出模块第45-46页
    4.5 串口通信模块第46-47页
    4.6 控制算法的软件实现第47-49页
第五章 系统仿真与实验研究第49-60页
    5.1 电阻炉系统模型建立第49-51页
        5.1.1 电阻炉系统的数学模型第49页
        5.1.2 电阻炉系统的参数辨识第49-51页
    5.2 PID 控制仿真第51-56页
        5.2.1 常规 PID 控制算法仿真第51-52页
        5.2.2 模糊 PID 控制算法仿真第52-53页
        5.2.3 变参数 PID 控制算法的仿真第53-56页
    5.3 免疫 PID 控制算法仿真第56-57页
    5.4 改进的免疫变参数 PID 控制算法仿真第57-58页
    5.5 基于模糊混沌的免疫优化算法仿真第58-60页
第六章 总结与展望第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间的研究成果第66页
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