基于改进差分进化算法-径向基神经网络的电热水浴串级控制系统研究

摘要

针对电热水浴装置温度控制中被控对象存在的大惯性、非线性、大延迟等特点,设计了一种基于改进差分进化(improved differential evolution, IDE)算法的径向基(radial basis function, RBF)神经网络串级控制系统.采用IDE算法对RBF神经网络的初始参数进行优化,采用优化后的RBF神经网络辨识主控制回路被控对象的Jacobian信息,进而实现主控制回路PID (proportional integration differentiation)控制器参数的在线调整.针对主控制回路控制器包含输出噪声,导致控制性能下降的问题,引入Kalman滤波器对串级控制的主回路进行重新设计,控制对象的输出值经过Kalman滤波算法处理后再返回闭环控制系统.以微化工领域常用电热水浴装置为对象,对IDE-RBF-PID-PI串级控制系统进行仿真实验,结果表明,IDE-RBF-PID-PI串级控制系统相较于常规串级控制,大大提高了控制性能,主控制回路引入的Kalman滤波算法有效消减控制系统的输出噪声,控制效果接近于无噪声的理想状态.