設(shè)計的科氏流量計仿人智能振幅控制器根據(jù)振幅偏差及其變化率將振動過程劃分為8種特征狀態(tài),利用啟發(fā)式搜索和直覺推理,分別設(shè)計相應(yīng)的控制模態(tài),從而實現(xiàn)振動控制;針對控制器中振動特征狀態(tài)識別參數(shù)與控制模態(tài)參數(shù)較多且不易設(shè)置的問題,采用量子遺傳優(yōu)化算法實現(xiàn)控制器參數(shù)優(yōu)化,給出了優(yōu)化原理、優(yōu)化流程和實現(xiàn)步驟,并進(jìn)行實驗驗證。結(jié)果表明,參數(shù)優(yōu)化后仿人智能控制器起振時間較優(yōu)化前減少約0.1 s、較PID控制減少約0.6 s,且振幅穩(wěn)定,驗證了方法性能。 

【文章來源】：電子測量與儀器學(xué)報. 2020,34(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

科氏流量計振動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

式中:Φ1、Φ2分別為起振穩(wěn)幅階段和干擾抑制階段的特征狀態(tài)集;e為幅值偏差, e ˙ 為偏差變化率;e1、e2、e3分別為幅值偏差閾值;a、b為偏差變化率閾值。以磅-磅控制、PI、PD、PID以及積分保持等控制方式行組合,針對狀態(tài)φ11,采取磅-磅控制,使測量管盡快起振;針對偏差逐漸減小但減小速度小于預(yù)定速度的狀態(tài)φ12,采用比例-積分控制;針對偏差減小速度大于預(yù)定速度的狀態(tài)φ13,在比例控制基礎(chǔ)上,引入弱微分模態(tài),形成比例-微分控制;針對幅值正常趨向預(yù)定值的狀態(tài)φ14,采用保持控制;針對狀態(tài)φ15,振動幅值遠(yuǎn)離預(yù)定值,偏差增大,采用比例加強(qiáng)微分控制。針對偏差在可忽略范圍內(nèi)的狀態(tài)φ21,采用穩(wěn)態(tài)保持控制;針對偏差不可忽略且呈增大趨勢的狀態(tài)φ22,采用極值保持與弱微分控制;針對偏差不可忽略但呈減小趨勢的狀態(tài)φ23,采用極值采樣保持與弱積分的控制。建立控制模態(tài)集Ψ={Ψ1,Ψ2},如式(5)和(6)。

具體的科氏流量計仿人智能振幅控制算法,如圖3所示。其中,φij表示第i個階段第j種特征狀態(tài),ψij表示第i個階段第j種控制模特;e為幅值偏差, e ˙ 為偏差變化率;e1、e2、e3分別為幅值偏差閾值;a、b為幅值偏差變化率閾值;un表示控制幅值輸出;em,i為幅值偏差極值;sgn(en)表示取en符號;Umax為最大輸出幅值;Kp1、Kp2、Kp3為比例控制系數(shù);Kd1、Kd2為微分控制系數(shù);Ki1為積分控制系數(shù)。幅值偏差閾值、偏差變化率閾值以及各控制系數(shù)均為待優(yōu)化的參數(shù)。3 控制器參數(shù)的量子遺傳優(yōu)化

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3510332