本发明专利技术公开一种基于复杂进化全局协调算法的CAN数字总线控制方法及其系统，用来对挤出成型设备的温度压力PID控制系统进行全局优化，获得最佳控制效果。发明专利技术主要包括两部分，硬件电路部分以及基于复杂进化的全局优化算法部分。挤出成型设备是一个连续的工作过程，其控制系统是多段分散控制，各个控制回路之间相互耦合，传统的算法很难得到最佳的控制参数组合，这里根据进化算法所具有的全局并行优化能力以及直接面向目标函数的特点，来对控制系统的多组参数进行优化，达到最优的控制目的。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开一种基于复杂进化全局协调算法的CAN数字总线控制方法及其系统，用来对挤出成型设备的温度压力PID控制系统进行全局优化，获得最佳控制效果。专利技术主要包括两部分，硬件电路部分以及基于复杂进化的全局优化算法部分。挤出成型设备是一个连续的工作过程，其控制系统是多段分散控制，各个控制回路之间相互耦合，传统的算法很难得到最佳的控制参数组合，这里根据进化算法所具有的全局并行优化能力以及直接面向目标函数的特点，来对控制系统的多组参数进行优化，达到最优的控制目的。【专利说明】基于复杂进化全局协调算法的CAN数字总线控制方法及其系统
本专利技术涉及复杂控制系统参数优化
，特别涉及一种基于复杂理论进化算法进行控制系统参数全局优化协调的方法，主要用于对多层热成型挤出一体化设备的控制PID参数进行全局优化，以期获得最优的PID控制参数。
技术介绍
多层热成型挤出一体化设备是集挤出设备，加热设备，压光成型设备以及其他辅助设备为一体的一类复杂大型制造设备，其特点是控制系统包括压力控制，温度控制等多种控制方式，而且由于其空间分布跨度大的特点，控制方式属于多点分散的控制，同时，多层挤出成型一体化设备是一个连续无间断的生产过程，各个子控制系统之间相互耦合。针对这种控制方式，传统技术通常是采用一对一的信号连接方式，实现温度压力数据以及命令数据的传送，而且忽略各个子控制系统之间的相互作用，简化控制模型，实现对整个挤出成型一体化装备的控制。传统的控制方式，一方面由于一对一的信号连接，大大增加了控制系统的成本，而且增加了信号传递的误差率。多层热挤出成型一体化装备由多个子PID控制系统组成，例如多点的温度PID控制子系统，多点的压力PID子控制系统等，而且一些子PID控制系统具有时滞和大惯性的特点，考虑到各个子控制系统之间具有耦合作用，难以用普通算法对整个控制系统的PID参数进行全局优化，所以需要引入一种新的智能方法来解决此技术难点。进化计算是模拟生物进化过程的算法，具有可操作性强，效率高等优点，在工程优化计算中已被广泛的应用，其研究起源于二十世纪五十年代末，成熟于八十年代，它是信息科学、人工智能与计算机科学的热点研究领域，求解中对连续和可微条件无要求，所以该方法能很好的解决上面的优化问题。目前，基于复杂系统进化算法的热成型机CAN总线控制技术未见有文献公开报道。
技术实现思路
针对上述缺陷或不足，本专利技术提供了一种基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制方法及其系统，通过复杂进化全局协调算法获得控制参数，最终获得最佳的控制效果，保证生产的质量。为达到以上目的，本专利技术的技术方案为:包括以下步骤:I)在挤出成型装备的各个温度压力位置点安装温度压力测量模块，采集各个温度、压力位置点的温度压力数据，通过CAN数字总线输入到计算机中；2)根据采集到的温度、压力数据，在电脑上进行数据的分析，剔除掉不规则数据点，得到每个子控制系统的传递函数Hi ；3)构造基于复杂系统理论的进化计算算法:第一步，用反映复杂系统能量分布的幂次法则构造代价函数:【权利要求】1.一种基于复杂进化全局协调算法的CAN数字总线控制方法，其特在于，包括以下步骤: 1)在挤出成型装备的各个温度压力位置点安装温度压力测量模块，采集各个温度、压力位置点的温度压力数据，通过CAN数字总线输入到计算机中； 2)根据采集到的温度、压力数据，在电脑上进行数据的分析，剔除掉不规则数据点，得到每个子控制系统的传递函数Hi ； 3)构造基于复杂系统理论的进化计算算法: 第一步，用反映复杂系统能量分布的幂次法则构造代价函数: 2.根据权利要求1所述的基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制方法，其特在于，所述步骤2)中第三步中，更新规模变量h的反馈修改方式如下: 3.根据权利要求1所述的基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制方法，其特在于，所述第2)步基于复杂系统理论的进化计算算法对PID控制系统参数进行全局优化的过程，包括下述步骤: 3-1、随机产生一个随机数，并与基因漂流概率进行比较，判断是否需要进行基因漂流操作，若需要进行基因漂流操作，根据基因漂流算子Tf，选择优势基因位修改所有PID控制参数个体； 3-2、根据所述代价函数，计算当前所有个体的代价函数值，并根据幂次法则改造选择算子，通过选择算子从子代PID参数集合中选出所需PID个体参数，所述选择算子为: 4.根据权利要求3所述的基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制方法，其特在于，所述采用基因漂流算子发生基因漂流事件的概率为Pf，其采用了反馈控制技术其具体如下: 5.根据权利要求1所述的基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制方法，其特在于，所述终止条件包括PID控制参数的编码，PID控制参数规模设置以及迭代次数。6.一种基于权利要求1所述的复杂进化全局协调算法的数字总线控制系统，其特在于，包括:温度压力测量模块、数字总线传输模块、核心处理模块、以及复杂系统理论的进化计算算法模块: 其中，温度压力测量模块用于利用温度传感器和压力传感器测量挤出成型机工作过程中的温度和压力参数； 数字总线传输模块传输传感器采集到的数字信号，并将核心处理模块发出的控制命令给执行机构； 复杂系统理论的进化计算算法模块通过运用进化计算算法获取各个子系统的全局最优组合的PID控制参数； 核心处理模块根据PID控制参数对挤出成型一体化设备的加热装置以及电机进控制。7.根据权利要求6所述的基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制系统，其特在于，所述温度压力测量模块将获取的温度和压力参数经过CAN收发器芯片PCA82C250转转成CAN数据协议。8.根据权利要求6所述的基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制系统，其特在于，所述核心处理模块，包括TMS320F28335处理芯片、串口通讯模块、以及FLASH存贮模块，其中，TMS320F28335芯片进行复杂的浮点运算，串口通讯模块采用MAX3232芯片进行数据格式转换以及收发，与上位机建立通讯连接，Flash存贮芯片采用SST39VF800芯片，对DSP进行外部存贮进行扩充，进行数据和程序的存贮。9.根据权利要求6所述的基于复杂进化全局协调算法的数字总线控制系统，其特在于，所述温度压力测量模块中挤出机机筒的分段温度测量采用接触式热电偶测量；片材二次加热区温度采用非接触式的红外温度计测量；挤出机机筒内的熔体压力采用应变测量传感器，多层压光成型位置压力采用压电传感器测量，卷筒收料位置和片材冲压成型压力采用超声波压力传感器测量。【文档编号】G05B13/02GK103488079SQ201310241947【公开日】2014年1月1日 申请日期:2013年6月18日 优先权日:2013年6月18日 【专利技术者】庄健, 王旭光, 尚春阳, 于德弘 申请人:西安交通大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于复杂进化全局协调算法的CAN数字总线控制方法，其特在于，包括以下步骤：1）在挤出成型装备的各个温度压力位置点安装温度压力测量模块，采集各个温度、压力位置点的温度压力数据，通过CAN数字总线输入到计算机中；2）根据采集到的温度、压力数据，在电脑上进行数据的分析，剔除掉不规则数据点，得到每个子控制系统的传递函数Hi；3）构造基于复杂系统理论的进化计算算法：第一步，用反映复杂系统能量分布的幂次法则构造代价函数：fx,it=Σi=1n(∫(w1|ei(t)|+w2ui2(t))dt+w3tui)+Σi=1,j=1p,qwi,jEi,j---(1)其中，表示第t代个体中第i个PID控制参数个体的代价函数值，ei(t)表示PID控制中输入与输出的差值，ui(t)代表低i个子PID系统的输入参数经过PID变化后的输出值，而tui表示PID输出达到目标值的62.3%所需要的时间，Ei,j表示在系统运行中，第i个PID控制系统的干扰对第j个控制系统造成的影响,n代表PID子系统的个数，p+q=n,w1，w2，w3为权值，分别取w1=0.999，w2=0.001，w3=2.0；第二步，获取具有自主学习特性的环境?基因双演化交叉算子，所述环境?基因双演化交叉算子的公式为：Tc(Xkt+1|Xit,Xjt)=Xit+r1EtXjt+r1EtorEt=r2Et-1+r3(Xit-Xjt),f(Xit)>f(Xjt)r2Et-1+r3(Xjt-Xit),f(Xjt)>f(Xit)---(2)其中，Tc是基因?环境交叉算子，E是环境变量，r1是学习系数，r2是遗忘系数，r3是加速系数，t是进化代数，为第t代中PID控制参数集合，为根据选择算子计算出的第t代中第i个个体的PID参数集合的代价函数值；第三步，采用反馈机理，得到自适应的更新策略算子:Tr(Xit+1,Xit,X^it)=Xit+1=X^it,f(X^it)>f(Xit)Xit+1=X^it,f(X^it)<f(Xit)∩Npr<i≤NXit+1=Xit,otherwise---(3)其中，Tr是更新策略算子，Pr是更新规模变量，N是遗传算法种群规模，是产生的新个体；第四步，获得基因漂流算子；Tf(X)=x11,...x1k-1,x1k*,x1k+1,...,x1lx21,...x2k-1,x2k*,xmk+1,...,x2l...xN1,...xNk-1,xNk*,xNk+1,...,xNl,xik*∈Xbest,i⊆[1,l],l=3n.---(4)其中，Tf为基因漂流算子，Xbest为每一代中的PID控制参数优秀个体；4），初始化：设定基于复杂系统理论的进化算法终止条件、运行的参数、以及初始化PID控制参数,以使得始化PID控制参数通过传递函数Hi运算后输出第1代PID控制参数，当第1代PID控制参数满足种终止条件时，则输出PID控制参数，当第1代PID控制参数不满足种群终止条件时，第1代PID控制参数通过传递函数Hi以及基于复杂系统理论的进化算法运算，直到满足终止条件，输出此时PID控制参数；5），将基于复杂系统理论的进化算法计算得到的PID控制参数带入到控制系统中进行验证。FDA00003364214500012.jpg,FDA00003364214500015.jpg,FDA00003364214500016.jpg,FDA00003364214500017.jpg,FDA00003364214500022.jpg...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：庄健，王旭光，尚春阳，于德弘，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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