本发明涉及一种温度控制方法，特别涉及一种基于pso辨识与自适应对称模糊pid的压水堆核电站一回路冷却剂温度控制方法。
背景技术：
过程控制系统中往往需要得到系统的数学模型，传统的方法(两点法或近似法等)对系统做阶跃响应所采集的数据进行拟合辨识，初步得到的辨识函数，一般辨识精度不高。其次，在后续的控制策略方面，pid控制又是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、稳定性与可靠性好，能为许多控制对象提供比较合适的控制性能，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其是用于可建立精确数学模型的确定性控制系统，然而，在实际工业生产过程中往往具有非线性、时变不确定性，应用传统常规的pid控制器不能达到理想的控制效果。而相关智能算法的研究，则是现代工程领域优化控制的主要技术之一。
过程通道系统辨识主要依据阶跃扰动的响应的离散点进行模型的辨识，因此主要论述阶跃响应法的求取方法。通过给一回路温度控制系统施加一个输入的阶跃响应信号，然后获得系统的阶跃响应观测值来辨识系统的传递函数。利用绘制出的阶跃响应曲线，然后利用切线法或者是两点法来近似传递函数，切线法和两点法适合规则的阶跃响应曲线，而面积法可以用于阶跃响应曲线不规则的情况下进行辨识，但是面积法计算量大。当阶跃响应曲线比较规则时，近似法、半对数法、切线法和两点法都能比较有效地导出传递函数，但这些方法的通用性比较差，计算精度依赖于测绘仪器；当阶跃响应曲线呈现不规则形状时，可以采用面积法，而面积法存在着易于陷入局部最小等缺点。所以，近年来又出现了粒子群优化pso算法等相关智能辨识手段。
温度控制通道的pid控制器参数整定也是核电站建设完成后调试期间的一项重要的工作，其参数设定的好坏直接影响系统运行的品质。传统的整定多采用试验和试凑的人工整定法，这种方法难以寻找全局最优的pid参数，因此整定后的系统品质更多的取决于工程人员的经验。目前，pid整定的方法有：基于被控过程对象参数辨识的整定方法；基于模式识别的专家系统整定等。而一般pid不进行整定，在遇到如核电厂温度控制等非线性常规对称数据时，就会出现控制的差异，从而影响控制效果。
因此，研究一种能适用于各种有效测试信号且精度较高的通用辨识方法具有重要的理论与实际价值意义。
技术实现要素：
本发明是针对在实际工业生产过程中的非线性、时变不确定性，应用传统常规的pid控制器不能达到理想的控制效果的问题，提出了一种压水堆核电站一回路冷却剂温度控制方法，通过pso先对核电仿真机运行得出的温度阶跃响应数据进行辨识，提高数据辨识精度，然后用自适应对称模糊pid控制，提高系统的响应时间、稳定性以及系统的鲁棒性。
本发明的技术方案为：一种压水堆核电站一回路冷却剂温度控制方法，将温度调节的被控对象用二阶传递函数
本发明的有益效果在于：本发明压水堆核电站一回路冷却剂温度控制方法，该方法能够在保证系统稳定的前提下，提高系统辨识函数的辨识精度、响应时间和鲁棒性，同时又利于减小系统误差，保证整个系统过程辨识与控制的可靠性，从而保证核电站的安全平稳运行，降低故障率。
附图说明
图1为本发明压水堆核电站一回路冷却剂温度控制示意图；
图2为本发明采用的pso辨识流程图；
图3为传统pid原理结构图；
图4为本发明自适应对称模糊pid原理结构模型图；
图5为本发明自适应对称模糊pid原理流程图；
图6为本发明pso辨识函数误差图；
图7为本发明自适应对称模糊pid与传统pid对比图。
具体实施方式
如图1所示的为pso算法结合自适应对称模糊pid的压水堆核电站一回路冷却剂温度控制方法，图中ts为温度设定值，t为实际温度，err温度偏差。系统通过对偏差模糊化，对应响应的对称模糊pid规则动态整定pid的比例积分和微分增益。在控制回路的对象环节，这里的对象环节可以看做包含执行器对象传递函数和变送器的广义被控对象，通过pso辨识算法结合开环响应的数据拟合，可优化传递函数模型，提高传递函数与真实对象的准确度。
如图2所示为本发明采用的pso辨识流程图。用pso智能算法进行辨识，这里编写pso主函数与子函数，其中主函数里面包含主要的三个函数，适应度函数f、更新速度函数v、更新位置函数current_position；子函数里面输入几十组数据，采用两阶系统传递函数，设置相关的传递函数参数。
vi＝vi+c1·rand()·(g-xi)+c2·rand()·(nbesti-xi)(1)
xi＝xi+vi(2)
式中c1和c2是加速常量，分别调节向全局最好粒子和个体最好粒子方向飞行的最大步长，若太小，则粒子可能远离目标区域，若太大则会导致突然向目标区域飞去，或飞过目标区域。合适的c1，c2可以加快收敛且不易陷入局部最优。rand()是0到1之间的随机数。g为种群经历过得最好位置，nbesti为lizii经历过的最好位置，上式中vi与xi是更新后的速度和位置。粒子在每一维飞行的速度不能超过算法设定的最大速度vmax。设置较大的vmax可以保证粒子种群的全局搜索能力，vmax较小则粒子种群优化算法的局部搜索能力加强。
这里采用粒子群算法优化辨识传递函数需要分析系统阶数方法是，一般被控对象均可以简化为二阶系统，如式(3)所示，我们这里采用待定系数法定义待辨识优化的传递函数，t1、t2分别为二次项系数与一次项系数，k为系统增益可以从响应的稳态值得到。因此粒子群主要优化的参数为t1和t2的数值，与算法相对应，首先通过随机产生一个二维的初始数组，分别代表t1和t2，再通过适应度函数判断当前最佳位置并通过以上的位置和速度更新函数迭代优化t1和t2的参数，直到符合终止条件。
然后，得出符合要求的辨识函数后，与之前初步拟合的函数做对比。接着，对其进行自适应对称模糊pid的优化控制环节，此时，这里建立2输入3输出的自适应模糊控制器的对称规则库和隶属函数，该控制器是以误差e和误差变化率ec作为输入，pid控制器的三个参数p、i、d的修正值作为输出。并且与传统的pid控制方法做了对比，进而得出自适应对称模糊pid的相关优越性能。
为说明本发明的正确性和可行性，对大亚湾核电站900mw机组的仿真机上采集的温度数据进行仿真验证。该实验参数为满功率运行工况加5％负阶跃信号的响应数据。46组数据，每组数据中，第一个数代表给阶跃信号后的运行时间，第二个数代表开环系统阶跃响应冷却剂温度随时间变化的数据，具体仿真数据为：
0，310.07；1，309.15；2，308.95；3，308.98；4，309.07；5，309.11；6，309；7，308.9；8，308.83；9，308.81；10，308.81；
11，308.8；12，308.8；13，308.81；14，308.83；15，308.85；16，308.84；17，308.82；18，308.81；19，308.81；20，308.81；
21，308.81；22，308.8；23，308.8；24，308.8；25，308.8；26，308.8；27，308.79；28，308.79；29，308.78；30，308.78；
31，308.78；32，308.78；33，308.77；34，308.77；35，308.77；36，308.77；37，308.76；38，308.76；39，308.76；40，308.76；
41，308.76；42，308.76；43，308.76；44，308.76；45，308.76；
附图3显示了传统pid原理结构，图4显示了自适应对称模糊pid原理结构模型，图5是自适应对称模糊pid原理流程图。
图3传统pid结构中，r(t)为参考输入信号，(e)t为控制偏差信号，u(t)为控制信号，y(t)为被控系统输出信号。其中控制偏差信号(e)t＝r(t)-y(t).控制信号u(t)为
pso主函数里面的具体参数如下：
种群规模n＝10；最大迭代次数bird_setp＝500；维数dim＝2；pso的c1学习因子c1＝0.1；pso的c2学习因子c2＝0.1；pso惯性权重，w＝0.9；
pso主函数里面的适应度、更新速度函数、更新位置函数分别为
f＝mean(abs(step(sys,0：45)-a(：，2)))；
v＝w*v+c1*(r1.*(local_best_position-current_position))+c2*(r2.*(globl_best_position-current_position))；
current_position＝current_position+v；
子函数里面输入46组数据，采用两阶系统传递函数辨识为，
num＝[k]；
den＝[t1t21]；
sys＝tf(num,den)；
pso优化辨识二阶传递函数参数k＝1.21，t1、t2如下；
结果ti、t2的参数值
ans＝0.220400390912389
1.063230164362370
系统二阶传递函数是
s＝tf(1.21，[ans′1])
s＝1.21
-----------------
0.2204s^2+1.063s+1
误差分析：观察图6，横坐标是迭代次数，纵坐标是辨识相对误差，图中最大的误差0.67％；上述的两个曲线可知由两点法计算出来的传递函数的时域响应的数值与原始数据相差的数值大部分存在于-1％到1％之间，满足要求。
根据要求，用于pid参数调整的模糊控制器采用二输入三输出的形式。该控制器是以误差e和误差变化率ec作为输入，pid控制器的三个参数p、i、d的修正值作为输出。取输入误差e和误差变化率ec及输出的模糊子集为{nb，nm，ns，zo，ps，pm，pb}，子集中元素分别代表负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。误差e和误差变化率ec的取值范围为[-3，3]。表1是自适应对称模糊规则表。
由图7自适应对称模糊pid(点画线)与传统pid(直线)对比结果图，可以看出模糊pid控制的上升时间在t＝1s左右，效果要比传统pid效果要好。由仿真结果可知，模糊pid控制与常规的pid控制相比较，具有较高的控制精度，调节时间短，抗扰性好，控制效果好等优点。由此可知，中采用模糊pid控制可以克服常规pid控制器的缺点，将模糊控制与pid控制器结合起来，扬长避短，不仅保持了常规pid控制系统原理简单、使用方便、鲁棒性较强等优点，而且具有更大的灵活性、整定性、控制精度更好。