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基于遗传算法的输油泵系统模糊优化控制 摘要 输油泵系统是一个具有较强非线性、滞后性、强耦合和多种不确定因素的复杂 被打；系统，采用传统的控制方法难以实现对输汕泵系统的良好控制。本文分析了原 p i d 控制方案导致系统剧烈振荡的主要缀因，并且针对系统f t j - ：t f - 线性特点和系统控 制要求，提出了将控制量基值与凋节值相结俞实现对输油泵系统控制的控制策略。 在这种控制策略中转速控制量的基值根据修证后的相似公式进行计算，而转速控制 毓的调：节值为模糊控制器的输出，这样做既僦u e 了系统的稳态精度i 也避免了系统 振荡。为了实现方便，本文第三章中分别设计了两个二维模糊控制器，采用两个模 糊杯；制器融合后的结果作为转速控制量的调1 y 值，但是这种控制疗法的稳态性能和 抗扰动能力不是很理想。 f l jj 二在模糊控制器的设计过程中存在较多的人为凶素，为了戈现根据系统特性 对 ；：糊规则和隶属函数进行自动修币、完善删调整，本文将遗传算法和模糊控制结 合起来，并针对前面设计的模糊控制器- _ | j 所存在的问题进行了详细分析，提出了两 种段进力案： i 在简单模糊控制器的输入变量中加入了变量变化率的信息，即将输入变 量利变量的变化率融合为一个输入量，j f 在模糊控制器的输出端加入比例、 积分环节，然后分析了这种改进后的模糊控制器的解析结构，最后采用改进 后的自适应遗传算予的遗传算法对模糊控制器中的隶属函数和融合因子进 行优化，并将优化1 讨后的结果作了比较和分析。 2 利用模糊逻辑强大的结构知识表达能力和神经网络强火的自学习能力， 构成模糊神经网络控制器，通过训练学刊，自动调节隶属函数的结构和参数， 从数掘叫丁自动提取有效的控制舰则。小文应用s u g e n o 模糊模型构造了模糊 神经i 稠络控制器，并采用改进后的遗传算法剥模糊神经网络控制器当中的参 数和隶属函数进行了学习和优化。 通过划上述两种方案的仿真研究，结果表i 改进后的模糊控： j | j 器改善了系统的 控制i l - 能达到预期的控制效果。 最后采用第一种改进方案，实现了输油泉系统的模糊优化控制，并且消除系统 力换时们扰动。现场调试结果表i 采用模糊优化控制方法实现了输汕泵系统的流量、 入lj 压力、出站压力的协渊控制，达到了设计耍求。系统具有响应速度快、稳态精 馊商，、稳定性好等特点，并且具有较强的自适应能力和鲁棒性。 关键词：输油泵，p i d 控制，模糊控制，遗传算法，神经网络，s u g e n o 模糊模型 f u z z y0 p t i m i z a t i o nc o n t r o lo f0 i lf e e d i n g p u 面dg y s t e mb a s e dg e n e t i ca l g o r i t h m s a b s t r a c t o i lf e e d i n gp u m ps y s t e mi sac o m p l e xs y s t e m ，w h i c he x i t ss e r i o u sn o n l i n e a r i t y 、 t i m e d e l a y 、s t r o n gc o u p l ea n ds o m eu n a s c e r t a i n e df a c t o r s ，s oi t c a r l ta c h i e v eb e t t e r r e s u l t sb yt r a d i t i o n a lc o n t r o lm e t h o d s t h ep a d e ra n a l y z e st h em a i nr e a s o no fc a u s i n g s y s t e mo s c i l l a t i o nw h e ni tj sa d j u s t e db yo r i g i n a lp i dc o n t r o im e t h o d ，a n dp r o p o s e s c o n t r 0 1s t r a t e g yo fc o m b i n i n gb a s i cv a l u eo fr o t a t i o nr a t ew i t ha a j u s t m e n tv a l u et o c o n t r o lp u m pr o t a t i o ns p e e da c c o r d i n gt on o n l i n e a rc h a r a c t e r i s t i co ft h es y s t e ma n d c o n t r o lr e q u e s t i nt h ec o n t r o ls t r a t e g y t h eb a s i cv a l u eo fr o t a t i o nr a t ei sc a l c u l a t e db y c o r r e c t e ds i m i l a rf o r m u l a t i o na n dt h ea a j u s t m e n tv a l u ei sa s c e r t a i n e db yo u t p u to ff u z z y c o n t r o l l e r s t h es t r a t e g yc a na s s u r es t e a d yp r e c i s i o na n dt oe l i m i n a t ev i b r a t i o n i no r d e r t or e a l i z es i m p l ya n dc o n v e n i e n t l y ，t w ot w o d i m e n s i o n a lf u z z yc o n t r o l l e r sa r ed e s i g n e d ， a t a dt h eo u t p u t so ft h ec o n t r o l l e r si su s e da ss p e e da a j u s t m e n t ，b u tt h e 。s t e a d yp r e c i s i o n a n da n t i i n t e r f e r e n c ea b i l i t yo f t h i sf u z z yc o n t r o lm e t h o da r en o td e s i r a b l e t h e r ee x i t sm a n ys u b j e c t i v ef a c t o r sd u r i n gd e s i g n i n gt h ef u z z yc o n t r o l ，i no r d e rt o m a k ef u z z yc o n t r o ir u l e sa n dm e m b e r s h i pf u n c t i o u s c o r r e c t i o n 、p e r f e c t i o n a n d a d j u s t m e n ta c c o r d i n gt os y s t e mp r o p e r t i e s ，i tc o m b i n e sg e n e t i ca l g o r i t h m sw i t hf u z z y c o n t r o l ，d e t a i l e da n a l y z e st h ep r o b l e mo fd e s i g n i n gf u z z yc o n t r o l l e ra n dp r o p o s e st w o a d v a n c e ds c h e m e s ： f i r s ts c h e m e ：t h ec h a n g e o f - v a r i a b l e sa r ee m e r g e di n t oi n p u tv a r i a b l e so ft h e s i m p l ef u z z yc o n t r o l l e r so f0 i lf e e d i n gp u m ps y s t e ma so n ev a r i a b l e ，a n do n ep ib l o c k j sc o n n e c t e da f t e ro u t p u to ff u z z yc o n t r o l l e r s c o n s e q u e n t l yt h es t r u c t u r eo ft h e i m p r o v e df u z z yc o n t r o l l e r i s a n a l y z e d ，f i n a l l yg e n e t i ca l g o r i t h m s w i t h a d a p t i v e p r o b a b i l i t i e so fc r o s s o v e ra n dm u t a t i o ni sa p p l i e dt oo p t i m i z em e m b e r s h i pf u n o t i o n sa n d f u s i n gf a c t o r so ft h ef u z z yc o n t r o l l e r s ，a n dt h es i m u l a t i o nr e s u l t so fb e f o r ea n da f t e r o p t i m i z a t i o na r ec o m p a r e d s e c o n ds c h e m e ：f u z z yn e u r 0 1n e t w o r k sc o n t r o l l e ri sc o n s t r u c t e db ye m p l o y i n gt h e g r e a ts t r u c t u r ek n o w l e d g ed e s c r i p t i o na b i l i t yo ff u z z yl o g i ca n dt h eg r e a ts t u d y i n ga b i l i t y o fn e u r a ln e t w o r k st ot u n es t r u c t u r ea n dp a r a m e t e r so fm e m b e r s h i pf u n c t i o n s ，a n d e x t r a c t se f f e c t i v ef u z z yc o n t r o lr u l e sf r o md a t a t h ep a p e rd e s i g n sf u z z yn e u r a ln e t w o r k s c o n t r o l l e rb a s e do ns u g e n of u z z ym o d e la n da p p l i e st h ei m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h m st o t u n et h en e t w o r k sp a r a m e t e r sa n dm e m b e r s h i pf u n c t i o n so ft h ed e s i g n e df u z z yn e u r a l n e t w o r k sc o n t r o l l e r a c c o r d i n gt os i m u l a t i o nr e s e a r c ho ft w oc o n t r o is t r a t e g i e s ，t h es i m u l a t i o nr e s u l t s s h o wt h a tt h ei m p r o v e df u z z yc o n t r o l l e r sh a v ei m p r o v e dc o n t r o ia n da c h i e v ed e s i r e d c o n t r o ir e s u l t so f0 i lf e e d i n gp u m ps y s t e m t h ep a p e ra d o p t st h ef i r s ta d v a n c es c h e m e t or e a l i z et h ef u z z yo p t i m i z a t i o nc o n t r o lo f0 i lf e e d i n gp u m ps y s t e ma n de l i m i n a t e st h e t u r b u l e n c eg e n e r a t e db yc h a n g i n gc o n t r o lw a y s t h ee x p e r i m e n tr e s u l t sd e m o n s t r a t et l a t t h ef u z z yc o n t r o lm e t h o dr e a l i z e sc o o r d i n a t i o no p t i m i z a t i o nc o n t r o io ft e c h n i q u e o p e r a t i o np a r a m e t e r so ft h es y s t e m 。w h a t sm o r e ，t h es y s t e mh a st h ec h a r a c t e r i s t i c so f f a s ta d j u s t i n gs p e e d 、h i g hs t e a d yp r e c i s e 、g o o ds t e a d ya b i l i t ya n dh a st h eb e t t e ra d a p t i v e a h i l i t ya n dr o b u s t n e s s k e y w o r d s ：o i lf e e d i n gp u m p ，p i dc o n t r o l l e r ，f u z z yc o n t r o l ， g e n e t i ca l g o r i t h m s ，n e u r a ln e t w o r k s ，s u g e n of u z z ym o d e l 第一章橱述 第一章概述 1 1 长输管道及其自动化技术 1 1 1 长输管道 长距离输油管道在石油工业中起着重要的作用，依靠管道输送原油已经有很多年 i _ i , j ) j j 史，管输已成为与铁路、轮船、公路、民航等并驾齐驱的运输方式。管道运输原 油利其它运输方式相比，具有可以连续不断输送、运输量大、运输费用低、运输损耗 小、安个性高、对环境污染小等优点。因而成为最主要的原油运输方式。目前，我国 长输管线已超过1 1 0 0 0 k m ，原油9 0 以上是通过管道输送的长输管道已经成为石油、 天然气：i = 业建设的重要组成部分。目前在建项目有西气东输工程、兰成渝成品油管 线等。 输油管道主要由输油站、线路、调度中心( 控制中- 1 1 , ) 三大部分组成，在自动 化嗣i 管理水平较高的管线上，往往还将管线运行信息传送到上级指挥管理机关一管理 i 】一t l , t ”。 1 输油站：输油站按其在管道中所处地理位置分为首站、中间站和木站，有的管道 系统在中间还设有分输站。首站的任务是接受产品经计量后向下一级站输送：首 站设有较大的油罐区，计量系统和输油泵房，如果原油需要加热输送，还应设簧 加热设备。中间站的任务是将产品加压、减压或加热，以进行压力调节和能量补 充后送往下一站。米站的任务是接受管道运送来的产品，并输向炼厂、铁路或港 i - 3 。 2 线路：管道的线路部分包括管道本身、线路阀室、阴极保护及通讯设施等，管道 可以采用地下、半地下、地上与管架等敷设方式。 3 控制中心：控制中心对全线的运行状况进行监督和控制，其主要功能是生产调度 j f 口管理，因此也称调度中心，有的控制中心具有一定的经营管理功能。控制中心 ，t z 要由计算机网络和通信系统构成，复杂的l 圭输管道系统，在控制中心之下还设 l 若干区域控制中心或叫分控中心。 4 管理中- 1 1 , ：管理中心的主要任务是经营管理和决策，它根据管道公司的经营策略、 供需市场的变化，销售状况及公司运营状况等对公司的经营做出分析和决策，下 达到控制中心来具体执行，管理中1 1 , 任务的特点是考虑长远规划、综合分析、经 营策略等，不直接参与生产过程的控制。 1 1 2 长输管道自动化技术 长输管道自动化是指利用各种检测仪表、执行器、显示仪表、调节仪表、控制装 阳交理i 。人学硕- 学何论文 俺或计算机、通讯技术等自动化技术，对管道输送生产过程进行f i 动检测、监视、控 制和管理，其目的是在保证安全的情况f ，用最经济的方式、最怏的手段将产品从供 方输送到h 】户手中，此外，自动化还能改善劳动条件，节省人力和提高环保水平i 2 1 。 目时越来越多的生产方要通过管线输送产。锗，越来越多的用户要从管线得到产 - 供需双方对产品质量和供需变化的要求也越来越苛刻而原始的人员调度显得过 j ：缓慢和效率低下，为了保证管线诈常运行提高工作效率，减少工作压力，解决问 题的方法就是提高管道自动化控制和自动化管理的水平。现在世界各国的长输管道大 都采用了现代化技术装备和自动化技术我国的库鄯线及陕京输气管道均为高度自动 化的长输管道，达到了国际2 0 世纪9 0 年代先进水平。 1 2 输油泵的调速原理 离心输油泵足石油管道系统的重要动力设备，山它提供石油及其产品在管道中输 送时所需要的动力，是管道系统的“心脏”。一般来说，这些离心泵的功率非常大， 能耗也很大，每年的耗电量非常巨大，因此实现输油泵的节能降耗将会产生很大的 经济效益。 根据系统要求和输送要求来调节输油泉的运行参数，总的来说，町以通过以卜_ 两 种方法束对输油泵进行调节【34 l ： 1 选择固定的转速，采用出口或进口的阀门、挡板、放空i 亘i 流等方法束调节管 道中的流量、压力等参数。这种方法过去在管道系统中应用较多，但是这种 方法的缺点就是造成能源的巨大浪费。 2 采用变频调速方法，根据系统的调节要求在阀门开度为 o o f 1 j 情况下和满 足工艺运行条件的情况下，通过变频器来调节电机转速，使得输油泵的转速 为最低，采用变频调速方法，可以实现节能降耗。目前实现变频调速的离心 泵，每年都要节约大量的生产费用，产生良好的经济效益。 由于变频调速方式具有较好的节能效果，因此日前被广泛应刚于管道自动化系统 一h 图1 1 为典型的输油泵在不同转速时的输出特性曲线。由泵的特性可知在理想 的情况下，流量、压力( 扬程) 、消耗功率和转速有很大的关系，它们之问满足相似 原竭! ： 岳= 暑等h = c 鲁= c m ， q玎，、行，只、”， 。 即流量与泵的转速成f 比，压力( 扬程) 与转速的平方成正比，消耗功率与转速 的三次方成正比。 0 q i q 2 q 幽l - 1 输油泵证不j 司转述时朐特性曲线 在图l l 中h ( n 1 ) 、h ( n 2 ) 表示调速时的g = f ( h ) 曲线b 、疋表示阀门 调节时的管路阻力曲线，阀门控制时q 寸o 、。q 寸b 、h j h 。，阀门控制时功率 消耗只j jo h 。8 0 , 表示，调速时功率消耗最刚o h 。cq i 表示，鼻 最即调速时功率消 耗远小于阀门节流时的功率消耗。 如果靠控制阀门柬调节出口排量，电动机易于过负荷，流量小时，靠关小阀门调 节，增加了泵管压差，使部分能量白白消耗在h ；口阀门上：采用变频调速方法后，通 过降低泵的转速，泵的扬程也相应降低，电动机内的电耗也降低，原来消耗在泵出口 阀上的能量就可以得到节约。 1 3 课题背景和设计要求 库尔勒一鄯善输油管道是一条具有2 0 世纪9 0 年代国际先进水平的自动化输油管 通，全长4 7 6 公里，最大落差1 6 6 0 米，全线建有库尔勒首站、马兰中间站、觉格塔 罗减压站和鄯善末站。全线采用常温密闭输送工艺和管道自动化技术一监督控制和数 据采集系统s c a d a ( s u p e r v i s o r yc o n t r o la n dd a t aa c q u i s i t i o ns y s t e m ) 和先进的管 道自动化系统p a s ( p i p e l i n ea u t o m a t i o ns y s t e m ) ，对全线各输油站场、遥控截断 阀及压力变送器进行实时数据采集与监控，实现了调度室远程控制、首站控制室自动、 手动控制和各分系统自动、手动控制的三级控制功能，具有较高的自动化管理水平， 实现了全线遥测、遥控，保证了整个自动化系统的长期稳定、可靠、高效运行。 库尔勒首站是全线正常运行的重点之一，输油主泵的自控调节是重点中的重点。 根拼：预先制定的控制方案，通过控制输油主泵l 乜机转速可以调节下列工艺运行参数： 1 管道流量：当流量高于设定值时，降低主泵转速，直到流量不高于设定值：当流 ! ：j 塞罂! 厶兰生j 兰亚鎏銮 ：量低于设定值时，提高主泵转速，直到流鞋不低于设定值，泵转速最多达到主泵 蛀- 苛转速。 2 、e 泵入口压力：当主泵入口压力低于设定值时，降低主泵转速，直到主泵入口压 力不低于设定值；当主泵入口压力离于设定值时，提高主泵转速，直到入口压力 不高于设定值，泵转速最多达到主泵最高转速。通常情况下入口压力在0 2 5 1 2 m p a 之问。 3 首站出站压力：当出站压力高于设定值时，降低主泵转速，直到出站压力不高于 设定值；当出站压力低于设定值时，提高乖采转速，直到出站j e 力不低于设定值， 泵转速最多达到主泵最高转速。通常情况下，出站压力的范围为5 “7 8 5 m p a 。 根据上述主泵控制调节原理，原控制方案采用低选法进行控制，即分别对流量、 入l l 压力和d j 站压力设计3 个p i d 控制器，并选择最低的输出信号作为控制量调节电 机的转速。1 9 9 7 年调试投产过程巾，技术人员埘主泵控制调节回路进行了多次现场调 试，效果均不理想，甚至出现主泵电机转迷剧烈振荡，系统不能n i 常运行。 鉴1 二调试投产时间紧迫，调试人员来对主泉自动调节进行更深入的研究。而是采 取将主泵调节设置在“手动”方式，直接在键盘上输入一个固定的主泵电机转速。库 郡线投产运行后，技术人员多次对主泵自动控制方案迸行了研究，但是始终没有找到 - 一个较理想的解决办法，只能仍然维持“手动”控制方式。当工艺运行条件发生改变 1 1 , r ，也只能通过手动改变主泵转速来满足工艺运行要求，不能实现工艺运行参数的自 z 山调节，这就给库鄯输油管道的安全、平稳、高效运行带来了隐患。同时，由于库鄯 线e i 前一直在低输量下运行，i = 1 输量调整比较频繁，这样一方面使库鄯线不能处于一 种平稳运行状态，另一方面也增加了调度操作人员的工作强度和脏力。 基于上述情况，需要对库鄯线首站输油主泵自动调节进行优化研究，从根本上解 决j ：泵自动调节问题，实现库鄯线首站输油泵系统的安全、稳定、高效运行。 实现自动控制时的主要技术指标如下： 稳定性：控制系统在阶跃信号或干扰信号的作用下，其响应的暂态过程应该是收 敛的而不是发散的，即控制系统应当是稳定的；另外系统还应该具有一定的稳定 诲度，确保在元件参数在一定范围内发生变化时，系统仍能保持稳定。 快速性：控制系统应陔能够迅速按照输入f 弃号所规定的形式对被调量进行调节， 即系统应该具有较快的响应速度，且调整时间应小于5 分钟。 精确性：控制系统应具有较高的精确度，即稳念误差应小于3 。 | 办调性：系统能够实现埘流量、入口压力和出站压力的协调控制。 1 4 模糊控制的发展现状 在闩常生活中，人们一般对问题的精确程度要求较高，但是也存在一些不需要精 确知】识即可处理的问题。在工业生产过程中，l 刊佯存在着熟练工人无须了解对象精确 的数学模型凭借经验就可以对某些复杂的工业过程进行有效控制的实例，这是因为入 4 第一苹概述 类讯苦、思维中存在着含糊性通过模糊的推理柬实现对复杂行为的处理。自从1 9 6 5 i ：茭国c a l i f o r n i a 大学b e r k e l e y 分校的控制论0 家l a z a d e h 教授提出模糊集合理论 以来，模彻集合理论发展十分迅速卜l 。由于模糊逻辑模拟人类思维和语言中特有的模 翻性和不确定性的信息处理方法，并可以采用人类现有的语言知_ 【! ，且具有一定的鲁 柞竹，因此被越来越多地应用于自动控制、专家系统、系统辨识、预测以及模式识别 等各个方面p “1 。 模糊控制作为模糊集合理论应用最具有吸引力、最富有成果的领域它是以控制 论、模糊集合理论、模糊语言+ 变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制方法。它 采刚专家构造语言信息并模拟人类思维和行为来进行控制，属于非线性智能控制的范 畴，它在设计中不需要建立被控对象精确的数学模型，控制器设计简单、适应能力和 倍榻- 性强。模糊控制具有以f 几个突出的优点忙。1 6 l ： l ， 模糊控制是一种基于启发性的知以及语。；决策规则的控制方法，它直接采用语 。j 型控制规则，控制规则的选驳主要是术自于现场操作人员的控制经验或相关 专家知识，它模拟人_ 控制的过程和方法，在设计中不需要建立被控对象精确 的数学模型，仅需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据，因而使得控制 机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 2 模糊控制系统语言控制规则具有相对的独立性，从工业过程的定性认识出发， 比较容易建立语- k 控制规则。利用这些控制规律问的模糊连接，容易找到折中 的选择，使控制效果优于传统控制器。同传统控制相比，系统的响应速度快、 调整时自j 短、适应能力和鲁棒性强，并且具有一定的智能水平，因此适合于解 决常规控制难以解决的非线性、时变及滞后系统的控制问题。 3 以语言变量代替常规的数学变量，易于f f ：i 造形成专家的“知识”。 4 控制推理采用“不精确推理”( a p p r o x i m a t er e a s o n i n g ) 。推理过程模仿人的思维 过程，由于介入了人类的经验，因而能够处理复杂甚至不稳定系统。 1 9 7 4 年，英国的e h m a m d a n i 教授首次将模糊集合理论应用于对蒸汽机的控制并 呶缁了良好的控制效果i l ”，j 1 ：创了模糊控制应川的先河。从那时起，越来越多的学者 投入到了模糊控制理论的研究中，并取得了很多成果，提出了许多的隶属函数算子和 新的模糊推理方法1 1 81 92 0 1 。 模糊控制的发展基本上可分为两个阶段： 初期的模糊控制器是按一定的语言控制规则进行工作的，而这些控制规则是建立 在总结操作者对生产过程控制的经验基础上，或设计者对某个生产过程认识的模糊信 息止i 纳的基础上，因而它适用于控制难于得到被控对象的精确数学模型或模型多变的 一一类对象。 后期的模糊控制器则是基于控制规则难以描述即过程控制还总结不出成熟的经 验或者过程有较大的非线性以及时滞等特征，试图吸收人脑对复杂对象进行随机识 别币l 判决的特点，用模糊集理论设计自适应、( 1 组织、自学习的模糊控制器。 模湖控制从诞生到现在仅仅经历了二、三f 。年的时问，就已取得了巨大的成就， j | 前已成功的应用于经济、医学、军事、p h 值控制、热交换的过程控制、电梯控制、 曲窒罂! 厶主巫j ：兰芝鲨塞 地铁控制、家电产品控制等很多方面，这些成聚使模糊系统理论逐步的理论化、系统 化、实j h 化，模糊控制已成为解决复杂工业生，“：过程自动控制问题的一条有效途径， 模糊控制在新的世纪必将会创造出更加辉煌的成绩。 1 5 软计算及其在模糊控制中的应用 1 5 1 软计算 软计算( s o f tc o m p u t i n g ) 这个概念是由l a z a d e h 于1 9 9 4 年首次提出来的1 2 1 ，软计 算又称作为智能计算或计算智能。1 9 9 6 年，l a z a d e h 在文献 2 2 1 中又提出了用词计 算【c o m p u t e rw i t hw o r d s ) 的方法，这种方法i i - 女n 它的名字所表达的，词用在计算和 推刊r 的数值方面。软计算允许存在不精确性和小确定性，它是若干种方法的协作体。 这些协作技术有模糊逻辑、神经网络、遗传算法、料糙集、随机推理，还包括了最近 ”发的包含数据的推理、置信网络、混沌系统、不确定管理和部分学习理论。相比较 而a - 软计算的优点在于能处理不确定性和不精确性，能以很低的计算代价找到问题的 近似解1 2 。2 4 1o 在很多情况下，由于采用硬件计并方法的复杂性，或者要求过度的精确 ? 苦无疑义，软计算方法成为唯一的选择。总而苦之，软计算方法的指导思想是在容忍 4 i 精确性及不确定因素影响下，实现可行的、鲁棒的、低代价的求解方案。软计算是 多种技术和方法的组合，而且这些方法大部分足互补的这样的身【合引出了所谓的智 能混合系统，这种智能混合系统具有多种技术方面的优点，能够适用于解决更加复杂 的问题，例如模糊神经系统等。 1 5 2 基于学习的模糊控制设计方法1 2 5 1 软计算的三种主要技术：即模糊逻辑、神经l 碉络、遗传算法、部有其优点和缺点。 模糊逻辑h ：具有神经网络固有的自动学习能力，因而当没有丰富知识可以利用时，其 心刖存在凼难；然而与其它两种技术相比，其娃著优点在于知识的表达非常简单。 模糊控制的基础理论和方法同趋成熟和完蚌，它的应用也越来越多，越来越广。 在目丽的研究中，人们试图将模糊逻辑、神经| _ 叫络和遗传算法相结合，继承各自的优 点，克服各自的缺点，在各种应用中实现灵活、更加强大的学习功能，其中最普遍的 = j ：，法是，采用神经网络和遗传算法解决模糊系统的规则获取问题，学习模糊系统的结 构平| i 参数，这种白组织模糊系统具有以下两个主要特征： 能够建立最优的规则库，其规则具有完备性、一致性、致密性。 能够自动调整规则前提和结论部分的参数。 1 5 2 1 基于神经网络的模糊控制设计 将模糊系统和神经网络柏结合越来越0 l 起人们广泛的研究兴趣，原因在于两者特 第一葶 搬述 征之问的! i 补性质。模糊系统和神经刚络均属尤模型的、可以数值计算的估计器和非 线倒动力学系统。模糊系统中知识的抽取和表达比较方便适合于处理结构化的知识： 而神经l 词络可从样本中进行行效的学习对处州非结构化信息更为有效，这种模糊神 经的协同式集成可以从神经网络和模糊系统两个方面获得好处，神经网络向模糊逻辑 系统提供了连接式结构和学习能力，摸期逻辑系统向神经网络提供了具有高级模糊思 维_ 手i i 推理的结构框架”。 大多数神经模糊控制的应用具有以下功能之- - 1 ”2 8 i ： 1 从给定样本数据中抽取模糊规则，口结构学习 由于神经网络具有自学习能力，在模糊系统规则建立过程中，采用神经网络可以 得到一类基于神经网络的自适应模糊系统，当难以获得足够的知_ i = 模型时，通过神经 m 络从训练样本中学习，产生并高度概括输入输出之i 口j 的关系，形成模糊规则并可根 扒输入对模糊集合的几何分们j 以及由经验户l 的原始模糊规则进行修f 。 2 ，采j h 神经网络调整模糊规则库的隶腻函数，即参数学习 这是一种很普遍的做法，一种典型的方法址指定隶属函数的l 体形状其特征参 数可以通过神经网络学习。一般采用的方法为刨定规则数，然后通过b p 算法调整规 则的隶幅函数，直到与给定数据适配，这种只调整隶属函数的方法存在一个问题，即 i r 能使对模糊神经系统行为的解释变得模糊不清，尤其是当隶属函数发生变化时，同 。语言值在不同的规则中具有不同的意义。为了解决此类问题，可以利用自组织学习 和监督学习确定模糊逻辑规则和调整输入与输出隶属函数的参数。 3 研究结合模糊系统和神经i 阏络具有h i 同文现形式的混合系统 对模糊控制器建立不同于标准前馈网络的特殊结构，采用多步程序从样本数据中 构造规则库和隶属函数，抽取模糊规则、学习隶属函数、构造计算网络等，当获取训 练数据比较困难时，采用增强式学习技术1 2 ”。 1 5 2 2 基于遗传算法的模糊控制设计 模糊控制器的设计问题可以归结为一个离绑l ：空间的搜索问题，舰则库、隶属函数 及对应模糊系统的行为用高维空间中的一个点表示。给定某些性能准则，系统性能构 成高维空问的一个超平面，陔超平面具有无穷人、不可微、复杂有噪声、多模态和欺 骗怊- 等特征，这些特征使得遗传算法比“爬坡法”等传统的搜索法更适合搜索该超 j i 殖i ，因此遗传算法被广泛的用于对模糊控制器进行优化设计。将遗传算法应用于模 糊控制器的设计依赖于具体问题适应值计算，需要解决两个主要问题是【3 0 引i ： 1 固定模糊集合的隶属函数，采用遗传算法确定最优的模糊规则库 由于空间问题的高度复杂和非线性，模糊集合采用均匀划分通常不是最优的。选 择合适的模糊划分非常重要，也很困难。为了解决这个难题，很多研究者在利用遗传 算法从给定模糊数据库中提取规则时，引入分枷式模糊规则的概念，即首先生成多个 模糊规则表，每个表对应不l 司的模糊划分，从非常粗糙的划分丌始，直到较精细的划 分，对应几种不同的模糊划分的所有模糊觌则一起编码，进行优化。另一种方法是不 预先指定每个模糊集合隶属函数的形状，肺足n 设计过程中进化优化。 2 采j 】遗传算法综合模糊控制器，即获取最优的规则和隶属嘶数。 为了提商控制规则的可靠性、鲁棒性等，采用遗传算法的动态系统控制的学习框 架自j 下：首先，利用遗传算法获得模糊决策表形式的控制舰则，然后通过归纳使机器 学习把它们自动转换成易于理解的控制舰则，这个阶段还可以继承现有的领域专家知 识：最后得到遗传算法优化所得规则的参数将该参数应用于系统的控制中，所得规 则比手工设计的捌则具有更好的控制性能。 1 6 本文的主要研究工作 本文以输油泵系统作为控制对象，在研究了传统p i d 控制、模糊控制、神经网络 j 窖制等方法的基础上，确定了输油泵系统的模糊控制总体方案，并针对输油泵系统的 复杂性和系统的控制要求，设计了基于遗俺算法的输油泵系统的模糊优化控制器：然 后硇j 本文q , g , j - 在不同控制方法下的系统进行了仿真研究，并对在不同控制方法下的系 统桕：能进行了详细的对比和分析：最后将所设计的模糊优化控制器应用到对输油泵系 统的实际控制中，取得了良好的控制性能。 本论文是这样安排的： 第二章中首先简要介绍了库鄯线首站输油主泵控制系统的构成，从理论上分析了 原p i d 控制方案在控制过程中引起系统振荡的主要原因：然后针对输油泵系统的特点， 对模糊控制在输油泵系统中的应用作了较深入的研究，在论证了其可靠性和可行性的 难础上，提出了输油泵控制系统的整体设计方案：然后介绍了神经j 坷络的应用和优点， 利刖神经网络较强的逼近能力，对输油泵系统进行建模，为接下来的控制器设计、仿 真研究奠定基础：最后利用线性【叫归法，修币了输油泵的相似公式。 第三章首先介绍了模糊系统理论的基础知u ! 、模糊控制器的批本结构、设计的方 法帚l 主要过程，并且详细分析了系统参数对控制性能的影响；然后针对输油泵系统的 特点和控制要求，设计了两个二维模糊控制器并将两个模糊控制器的输出相融合作 为转速控制的调节量；最后进行了该模糊控制器在输油泵系统的仿真试验。 第四章首先系统分析了模糊控制中存在的i - 要问题，并提出了可能的解决方法： 随后介绍了遗传算法的发展和应用以及遗传算法的基本理论，并采用d e j o n g 博士的 5 函数测试平台中的一个函数1 5 “，来说明遗传算法求解问题的一般步骤和遗传算法解 题的性能；然后针对第三章中所设计的模糊控制器中存在的问题，改进了推理算法， | i d 时为了消除系统干扰和提高响应速度加入了比例积分环节，并分析了这种形式模糊 控制器的解析结构：为了尽可能的减小优化过程中出现的“成熟前”收敛和“停滞” 现象，随后改进了简单遗传算法当中的遗传算子和控制参数，使遗传算子能够随着适 应值的大小进行自适应调节：然后将改进后遗传算法应用到对模糊控制器的隶属函数 和融合因子的优化：最后在分析了模糊控制和神经网络各自优、缺点的基础上，将两 栉有机的结合起来，设计了基于s u g e n o 模糊模型的输油泵系统的模糊神经网络控制 8 第一学概述 器，并采川自u 面改进后的遗传算法对该控制器进i i - i j l l 练和优化。将e 面两种改进方案 j 、i 刚于输汕泵系统的控制中，仿真结果表明改进后的模糊控制器控制区面平滑，控制 效粜良好，具有较好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力，实现了输油泵系统的协调 优化控制：仿真结果也说明了模糊优化控制在输油泵系统控制中的可行性和可靠性。 第五章主要介绍了应用设计的优化模糊控制方案，实现实际系统的控制。首先在 u n i x 环境下。采用标准c 语言编制了输油泵系统的控制程序和信息处理、报警程序； 然后根据调试方案的要求，对采用模糊控制的输油泵系统进行了现场调试，并且对该 控制结果进行了分析，大量l 三富的实验结果和数据表明，采用遗传算法优化后的模糊 j 窀制器实现了输油泵系统的协调优化控制，且使得系统具有稳态精度高、调节速度快、 抗扰动能力强等优点。 第六章主要说明了模糊控制、遗传算法应川于输油泵系统控制当中的优点，并且 浇刚了! j 中存在的问题，以及今后需要研究的 ：耍方i _ 。 兰= ：至塑油丕至兰丝型立銮坌堑翌! 堡堡 第二章输油泵系统控制方案分析和建模 2 1 输油泵系统分析 2 1 1 输油泵系统结构 输油泵变频调速系统是由可编程控制器p l c 、变频器、交流异步电动机、离心 泵以及压力传感器和流量传感器等组成的闭环控制系统，其结构如图2 1 所示。在 系统中山p l c 完成对整个系统的监控管理，协调各模块之问工作并进行相应的控制 决策：控制量经d a 转换输出到变频器，变频器根据接收到的控制信号，改变加到 i b 机上电压的频率实现交流电动机的转速调节；压力传感器、流量传感器将入e l 压 力、出站压力和管道流量按一定线性关系转换成4 2 0 毫安标准电流信号，经过滤波 处竭! 后送入a d 模块转换，作为反馈信号供p l c 进行控制决策：此外系统还设计 了y l 关鼍控制，可方便地实现电动机的启动、停止及加减速等功能，这样就实现了 。一套结构简单、功能完备、运行可靠的高性能输油泵调速系统。 幽2 1 输油泵变频调速系统结构 由于输油泵系统是一个多变量、强耦合的复杂被控系统，并且又受到油品物性、 = | = f 境温度、管道沉积、下游减压站阀门开度等诸多因素的影响，使得整个输油泵变 频调速系统具有很强的非线性、时变性、滞后性和不确定性1 3 2 i ，因此很难甚至无法 从数学分析的角度建立整个输油泵系统较为精确的数学模型，应用经典控制理论和 现代控制理论很难实现良好的闭环控制性能。 2 1 2 原控制方案分析 常规的p i d 控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其结构简单、易于实现、 稳态精度高、可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可精确建模的确 怕安理1 人学硕十字何论文 ；t 憎：控制系统：但是对于一些复杂的控制对缘，如果采用固定参数的p i d 控制器对 i 进行控制，则适应性较差而采用分段的i ) 1 d 控制器，则需整定的参数多工作 j 壶火，因此，应用常规的| ) id 控制器一般难以达到理想的控制效果，甚至会引起系 统剧烈振荡，造成系统的损害1 “”。 根掘库鄯线首站主泵的控制调节要求原控制方案对管道流量、入口压力、出 站i 力分别采用三个p i d 控制器，并且采用低选法进行控制，系统在运行过程中产 生剧烈振荡，不能实现对输油泵系统的良好控制。其主要原因是： 1 输油泵系统具有较强的非线性、时变性、大滞后、强耦合等特点，无法建立 精确的数学模型，因此也难于设计出合适的p i d 控制器。 2 若采用低选法，即对流量、入口压力、出站压力三个p i d 控制器的输出进 行比较选出一个输出信号最低的作为控制信号输出，这样不断的在这三个 p i d 控制器的输出进行切换，易于造成了切换前后的输出调节量产生较大幅 度的变化，引起系统振荡。 3 由于输油泵系统既使在电机恒转速运行时，流量都在一定的范围内波动，p i d 控制器为了消除系统偏差，就会不断地进行调节，这样不但不能实现理想的 控制，而且由于长期频繁调节，对系统也会产生不利的影响。 4 采用p i d 控制器可能实现对单个量的闭环控制，这样可能造成控制其中的某 一个量，而忽视了另外两个调节量，1 i 能实现三个被控量之问的协调控制， 虽然某一个被控量满足系统要求，而另外两个变量严重偏离系统要求，这样 对于整条管线是非常危险的。 总之，输油泵系统具有较强的非线性、时变性，很难用数学的方法建立系统精 确的数学模型，因此传统的p i d 控制器不能实现对输油泵系统的良好控制。 2 2 系统的总体控制方案 由于输油泵系统的复杂性，采用p i d 控制方法和其它传统的控制方法很难实现 对输油泵系统的良好控制，为了实现系统的理想控制，有必要采用先进的智能控制 方法。模糊控制作为一种新型的智能控制技术，已经成功地应用于许多领域：由于 模糊控制模拟人类思维和行为来进行控制，它不依赖于被控对象精确的