基于粒子群优化的锅炉燃烧过程控制
数培！李贺李明杨百顺”李延强张纪
（1.河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007:2.河南师范大学软件学院
摘要：为了充眼在对锅护燃烧过程进行控制时传统控制参数整定方法费时且不能保证获得最佳的性能的问题，本文提出一种基于粒子群优化的锅炉燃烧控制方法，即以各系统误差性能指标ITAE和为选应度，运用PSO自动获取各控酬器最优参数：仿真站策表明，采用本文方法可以使整个系统选到 较好的控制性能.
关键词：粒子再算法Simlirk建模锡护燃烧过程
中图分类号：TM715 文献标识码:A
文章编号：1007-9416(2014)11-0010-01
1引言
汽负荷的需要，又要保证燃料的经济性与锅炉运行的安全性.在对锅炉燃烧过程进行控制时，蒸汽压力控制系统，燃料空气比值控制 系统和炉腔负压控制系统三个子系统互相影响，传统控制参数整定的方法费时且不能保证获得最佳的性能.本文提出一种基于粒子群优化的锅炉燃烧控制方法，即以各系统误差性能指标TTAE和为适应 度，运用PSO对在建立好的Simulink控制系统模型进行各控制器参数的优化，仿真结果表明，采用本文方法，可以自动的确定控制器最优参数使整个系统达到较好的控制性能.
锅炉是化工、炼油，发电等工业生产过程中必不可少的重要动力设备.锅炉燃烧过程自动控制的基本任务是既要提供热量适应蒸
2基于粒子群算法的控制器优化
目前，对于控制器参数主要是人工调整，这种方法不仅费时，面且不能保证获得最佳的性能，PSO已经广泛应用于函数优化、神经网 络训练、模式分类，模糊系统控制以及其他应用领域这里首先在Simulink中建立控制系统模型，然后运用PSO进行控制器参数的优化设计，误差性能指标选择ITAE，并以ITAE值作为PSO的适应值. 优化过程如下：PSO产生粒子群（可以是初始化粒子群，也可以是更新后的粒子群），将该粒子群中的粒子依次赋值给控制器的参数，然后运行控制系统的Simulink模型，得到该组参数对应的性能指标， 该性能指标传递到PSO中作为该粒子的适应值，最后判断是否可以退出算法.算法流程如下：
Step1：初始化粒子群，随机产生粒子的位置和速度，粒子依次赋值给Simulink模型中的控制器参数，运行控制系统模型，根据返回的适应值确定粒子的最优位置和整个粒子群的最优位置.
Step2：对每个粒子，将其适应值与该粒子所经历过的最优位置的适应值进行比较，如较好，则将其作为当前的最优位置.
优位置的适应值进行比较，如较好，则将其作为当前整个粒子群的 Step3：对每个粒子，将其适应值与整个粒子群所经历过的最最优位置.
Step 4：按照式v=w C r (P xt)c r {Gx )和lx=x 1更新粒子的速度和位置.
得到最优解. Step5：如果没有满足终止条件，则返回Step2，否则，退出算法，
图1系统仿真结果
基金项目：河南省教育厅科学技术研究重点项目基础研究计划No.13A413506;河南师范大学青年科学基金项目No.:河南师范大学大学生创新创业诚练计划项目No. No..
作者简介：数培（1979一)女，蒙古族，辽宁沈阳人，讲师，博士，硕士生导师，研完领域为智能信息处理：张纪（1988一).男，汉族，河南深河人，项士研究生，研究领域为农业信息化：李贺（1989一）男，汉族，河南周口人，硕士研究生，研究领城为农业信息化：李明（1993一男，汉族，河南襄城人，本科，研完领域为计算机科学与技术：杨百顺（1992一入男，汉族，河南育域人，本科，研究领域为计算机科学与技术：李延强 (1993一).男，汉族，河南中年人，本科，研究领残为思想政治教育.
数控技术
2系统信息的传输
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3基于粒子群的锅炉燃烧控制
理的前提.
视频处理模块式整个矿区智能监控系统的核心部分，也是区别去传统监控的最主要部分，本文将着重介绍此部分的检测算法.主 要包括视频图像的获取、检测算法.系统在每个监控点设置工控机，0℃-50℃，存储湿度：40C-60℃，2个USB接口，工作5个以上标准PCI插精，支持10Mbps-100Mbps的网卡.带有良好的滤尘和散热 系统，在视频获取部分，系统采用C/S结构，在工控机端开发客户端软件，软件结合厂家提供的SDK能够在摄像机传输的视频里提取出一帧为单位的视频图像，并将图像转化为RGB格式作为检测算法的 视频源.检测算法实现在给出的现场对图像中工程车辆的检测并结合地貌特征变化判断是否发生违法行为，基于工程车辆的检测实现的方式. 对露天矿区违法行为的监管，是智能监控在矿区监管中的比较有效
服务器主要功能是提供友好的用户界面，便于执法监督人员管理，顾服务器主要用来存储视频图像.
储、显示、转发，同时可以根据检测结果的不同做相应的处理.硬件 监控中心是系统的中枢，主要负责对矿区现场视频的汇总、存服务器选取主要包括应用服务器、网络服务器和视频服务器，应用接受到的矿区结果.网络服务器主要负责视频流的接收和传输，视
制，针对传输到监控中心的图像，可以对设备进行调整，保证视频的 远程控制模块实现了在监控中心对于远程摄像机和云台的控有效性和清晰度，主要调整的内容包括摄像机的参数和云台的转动 信息，如云台的旋转角度、速度，摄像机的焦距等.
概括的讲矿区智能监控系统，最主要的就是两个模块视频处理算法和信息的传输模块，其中视频处理算法指的就是检测算法，用 于在图像中检测出目标，信息的传输主要指从工控机到监控中心的通信.
在矿区智能监控系统中用到的信息的传输方式主要有：有线传
即：维持锅炉汽压、保持最佳空燃比和保证护腔负压不变，这里参照 锅炉燃烧过程控制系统主要包括三个互相影响的控制任务，炉脸负压前馈一控制系统三个子系统的燃烧控制系统.在 文献叫考虑包括蒸汽压力串级控制系统、燃料空气比值控制系统和Simulink中建立系统模型，蒸汽压力设定值和炉腔负压设定值分别括蒸汽压力串级控制主、副回路中PI控制器的K和K燃科空气比 为10和5，系统施加幅值为0.2的随机干扰，待整定的控制器参数包值控制系统中PI控制器的K_和K，炉瞪负压前镜-控制系统中前馈控制器的KT，和T，以及PI控制器的K和K.采用第2节的 方法对各控制器参数进行优化，适应度为三个子系统输出ITAE的群规模为100，最大选代次数为100，最小适应值为0.1.粒子群速度限 和PSO参数设置如下：惯性因子为0.6，加速常数分别为2和2，粒子定在[-1，1]之间，仿真结果如图1所示，得到最优控制器参数值如下：K=0.04和K=0.55，K=0.07，燃料空气比值控制系统中P1控器的工业出版社 2009.
3结语
参考文献
4结语
参考文献
12.7mm×9.6mm，镜头根据具体监控目标的位置，范围大小，重要输和无线传输.有线网络，主要有两种方式：有限局域网和光线专线性来决定，要求物距（摄像机到监控区域的最运距离1500米-1000米.组成的网络：无线网络，包括WIFT和3G，有线网络，可以实现大数据 视频图像通过双绞线传输给工控机，视频的格式是摄像机厂家所提量的传输，是一种组建方便、技术简单的组网方式，在目前的网络组供的加密形式，需要获取二次开发的SDK，这是视频处理模块所处建中，有线网络占据着绝大部分的比例.对于小范围内的网络组建 多采用有线局域网络，采用网线作为介质，在保证传输质量的同时，能够达到较大的传输速率，面对于远距离的传输，目前主要用到的方式是光纤组建的城域网和广域网.无线网络，以其不收接人点限 的特点广泛的受到人们的青，而且随着技术的不断发展，无线作为视频的中转和检测算法的载体，选取高性能的箱式工控机.主的稳定性和传输速率都在不断的提高.目前常用的无线网络包括2.5GHz以上，内存不小于2GB，硬盘容量不小于60GB，工作温度：WIFI.3G、CDMA、蓝牙等等.系统根据需要传输的距离和传输点的 位置，选取不同的组网方式，工控机和摄像机通信，监控中心内机房和执法办公室的连接等属于近距离的传输，采用有线网线组建局域 网，现场与监控中心的通信，距离较远，系统主要采用两种方式，一种是使用光纤专线直线连接两端，此种方法适用于接口比较方便的地方，第二种方法是在现场和监控中心架设中继点，对于现场和中 继点采用无线WIFI传输，中继点和监控中心使用光纤专线传输，此终端的连接，采用无线3G的传输方式， 种方法用于现场附近没有专线接入点的情况.对于监控中心和移动
智能监控是在传统监控的基础上，加人智能的识别算法，能够对视频图像中的行人、车辆等检测目标进行识别，并根据检查结果 自动做出一些判断.作为计算机视觉和人工智能结合的产物，智能监控可实现无人值守，自主判断，并能保证实时性，对适应恶略环境有很强的适应性，
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K=0.8，K=0.08，炉腔负压前-控制系统中前馈控制器的K=0.13，T=7.T=3.PI控制器的K=0.01，K=0.0015 从仿真结果 可以看出，采用本文方法可以自动的调整各子系统控制器的参数，获得较好的控制性能.
统误差性能指标ITAE和为适应度，运用PSO对在建立好的Sumulink 本文提出一种基于粒子群优化的锅炉燃烧控制方法，即以各系控制系统模型进行各控制器参数的优化，以克服在对锅护燃烧过程进行控制时传统控制参数整定方法费时且不能保证获得最佳的性 能的问题.仿真结果表明，来用本文方法可以自动的确定控制器最优参数使整个系统达到较好的控制性能.
[1]间碧英粒子群优化神经网路算法在非线性系统舜识中的应用研蒸汽压力串级控制主、副回路中P1控制器的参数分别为K=0.2，[2]刘文定.王东林编著.过程控制系统的MATLAB份真DM].北京：机械 究[J].计算机与数字工程 2013 41（8)：1220-1221.
