基于天牛须蜂群PID算法的闪蒸罐压力控制*

程宗政，施一萍，刘 瑾，吕晨悦，张金立

(上海工程技术大学 电子电气工程学院，上海 201600)

0 引 言

闪蒸罐是复杂工业生产中的重要化工单元，一直以来都被广泛应用于加氢裂化和硫化尾气回收的过程[1]。但由于其属于非线性、大滞后的复杂控制系统，传统比例—积分—微分(proportional-integral-differential,PID)算法很难满足控制要求。因此,越来越多的智能算法被应用到PID参数的整定上。金滔等人[2]提出利用改进粒子群优化(particle swarm optimization，PSO)算法整定PID参数，但存在易陷入局部最优的问题。周勇等人[3]提出改进遗传PID算法的控制策略，依然都存在算法收敛速度较慢，压力控制实时性不够的问题。鉴于此，本文提出天牛须蜂群PID算法，大大提高了算法的收敛速度和全局寻优精度，在此基础上设计压力控制器对闪蒸罐的压力进行控制，为闪蒸罐压力控制提供了一种全新策略。

1 天牛须人工蜂群算法

1.1 人工蜂群算法

人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法是由Karaboga根据蜜蜂群体不同角色相互协作进行觅食的原理提出的新型智能寻优算法[4]，蜂群模型由三种蜜蜂组成：雇佣蜂、旁观蜂和侦察蜂[5,6]。整个过程是利用雇佣蜂搜索空间并记录食物源的位置，然后将信息传递给旁观蜂。根据雇佣蜜蜂传递的信息，旁观蜂选择食物源。若一个食物源耗尽，雇佣蜂转变为侦察蜂，并重新开始搜索。

雇佣蜜蜂和旁观者蜜蜂根据式(1)搜索食物来源

xij(n)=xij(n-1)+φij[xij(n-1)-xkj(n-1)]

(1)

式中j和i为随机数;j为第i个食物源的一个维度;xij(n-1)和xij(n)为新旧食物源的位置;φij为介于-1和1之间的随机数;k为一个随机索引，并且k≠i。……