基于多目标头脑风暴的圆盘剪重叠量参数调整方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于控制技术领域，涉及一种基于多目标头脑风暴的圆盘剪重叠量参数调 整方法。
【背景技术】
[0002] 在带钢生产线中，切边圆盘剪的控制精度是提高带材质量的关键因素。精度过低 会引起带材的切边质量变差及带材跑偏的问题。
[0003] 国外高端纵剪圆盘剪重叠量的调整也大都是通过人工手动操作，而且一般将调整 机构布置在设备的操作侧，这种方式对左右机架重叠量调整的一致性及设备结构的科学性 带来了较大的负面影响。
[0004]国内现有的技术大都是在保证控制精度的前提下，采用传统的PID来控制交流电 机和变频调速系统，进一步实现对圆盘剪的刀盘控制。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是提供一种基于多目标头脑风暴的圆盘剪重叠量参数调整方法，解 决现有技术中切边圆盘剪重叠量控制的参数调整难以优化和调整，导致圆盘剪在对钢板切 边时可能产生的一些不良切割，影响产品质量的问题。
[0006] 本发明所采用的技术方案是，一种基于多目标头脑风暴的圆盘剪重叠量参数调整 方法，按照以下步骤实施：
[0007] 步骤1:建立重叠量参数控制的数学模型
[0008] 重叠量参数控制的数学模型为：
[0009] 8 = 0-H2Rcosa, (1)
[0010] 其中，S是重叠量，O是偏心套外圆的直径，H为机架的上、下偏心套外圆中心距 离；R为上、下偏心套的偏心距；a为上、下偏心套的旋转角度，定义偏心套在最高位置时为 0°，重叠量调整时偏心套旋转角度范围为0° -180°;
[0011] 步骤2 :设置实际问题和多目标头脑风暴优化策略的相关参数
[0012] 模型参数包括切边圆盘剪重叠量所允许的最小偏差M;
[0013] 算法的参数包括：种群的规模N，N为整数；最大迭代次数为T_和不同的选择概 率参数？1、？2、？3、？ 4，其中1'_为整数』1、？2、？3、？4均为{0，1}之间的数；迭代次数初值七= 〇 ；
[0014] 步骤3 :产生N组初始的PID参数
[0015] 确定N组初始的PID参数集合X，X= %，X2，…，Xi，…，XN]，
[0016] 其中的Xi=[XiP，Xn，XiD]，这N组PID参数的确定是随机的，X^XpXiD分别为PID 控制中的比例、积分、微分系数；
[0017] 步骤4 :对PID参数进行评估
[0018] 对于稳定的控制系统，其评价方式主要有快速性和稳态误差两种，为此本方法设 计两种性能来评价PID参数的好坏，一种是积分时间IT=丨tdt，另一种是圆盘剪重叠量的 偏差AE= / |e|dt;其中，e为圆盘剪重叠量的偏差大小，t是积分时间，dt是积分时间的 微分；
[0019] 因此，对重叠量控制中控制器的每一组PID参数集，分别计算出控制系统的IT和 AE两个指标大小，作为每组及其全局最优PID参数集的评价体系；因为对同一对参数集，有 两个指标，因此需要对N组初始PID参数集合进行非劣解排序，将互不支配的可行解保存 在一个外部集合中，称之为外部归档集；
[0020] 步骤5 :基于头脑风暴优化思想对PID参数集进行更新操作
[0021] 基于头脑风暴优化思想的更新过程分为三个步骤：首先对当前群体中的个体根据 不同特性进行聚类操作，确定出聚类个数及其相应的个体，其目的是通过对群体中的局部 相近个体的信息进行抽取；其次是通过特有的选择机制对当前群体中的个体进行更新；最 后对各更新个体进行局部调整和变异，以期得到更好的新个体，
[0022] 针对本发明的具体问题，对PID参数集中的各组参数，进行以下的操作：
[0023] 5. 1)对PID参数进行聚类；
[0024] 5. 2)选择操作；
[0025] 5. 3)变异操作；
[0026] 步骤6 :判断所有的PID参数个体是否已更新完成，若产生的新PID参数个体数目 达到N，则继续步骤7,否则返回步骤5;
[0027] 步骤7:对外部归档集中的非劣PID参数解集进行更新
[0028] 利用对PID参数集中相关信息的抽取、分析结合聚类思想综合头脑风暴算法的方 法，来实现参数调整的优化，由于PID参数的评价为时间性能和误差同时达到最优，因此将 每一次比较所获得的非劣可行调度存储在外部归档集中，
[0029] 外部归档集除了对种群中的非支配调度外的更新外，还采用拥挤距离法来进行维 护；
[0030] 步骤8、判断迭代次数t是否达到最大迭代次数T_，若迭代次数t没有达到最大 迭代次数T_，则需要另外设置迭代次数T_=T_+l，转到步骤4重新处理；
[0031] 若迭代次数t达到最大迭代次数Tmax，则输出当前非劣解集中所有的PID参数组， 即成。
[0032] 本发明的有益效果是，针对圆盘剪重叠量控制的非线性模型，将重叠量控制目标 设置为两个互相冲突的两个目标，基于多目标头脑风暴优化的思想，在满足初始设定最大 迭代次数条件下，给出了一组PID参数设置的序列，使得操作者可以根据实际需求从中选 择最适宜的一组参数和方案，大大提高了重叠量控制的智能化程度和人机交互的能力。
【附图说明】
[0033] 图1是圆盘剪刀盘重叠量的控制原理图。
【具体实施方式】
[0034] 下面结合附图和【具体实施方式】对本发明进行详细说明。
[0035] 本发明方法旨在通过重叠量变化与偏心套的旋转角度之间的数学模型，采用头脑 风暴的思想，将重叠量的控制器设计视为多目标优化问题，给出了重叠量控制器的参数调 整策略。
[0036]本发明基于多目标头脑风暴的圆盘剪重叠量参数调整方法，按照以下步骤实施：
[0037] 步骤1 :建立重叠量参数控制的数学模型
[0038]如图1，重叠量参数控制的数学模型为：
[0039] 8 = 0-H2Rcosa, (1)
[0040] 其中，S是重叠量，O是偏心套外圆的直径，H为机架的上、下偏心套外圆中心距 离；R为上、下偏心套的偏心距；a为上、下偏心套的旋转角度，定义偏心套在最高位置时为 0°，重叠量调整时偏心套旋转角度范围为0° -180°，
[0041] 从式⑴中可以看出重叠量的变化与偏心套的旋转角度之间为非线性关系，采用 传统的PID控制器的参数设置方法会造成精度较差的问题。
[0042] 在实际的操作过程中，对重叠量的控制是通过控制变频器的给定频率，通过调整 电机的转速来实现的。因此本发明旨在根据头脑风暴的优化思路寻求合适的PID参数来控 制变频器给定频率，来解决现有的控制器参数依据经验设置而导致重叠量控制精度较差的 问题。
[0043] 步骤2 :设置实际问题和多目标头脑风暴优化策略的相关参数
[0044] 模型参数包括切边圆盘剪重叠量所允许的最小偏差M，优选值0. 015 ;
[0045] 算法的参数包括：种群的规模N，N为整数；最大迭代次数为T_和不同的选择概 率参数口1、？2、？3、？ 4，其中1'_为整数』1、？2、？3、？4均为{0，1}之间的数；迭代次数初值七= 〇 ；
[0046] 步骤3 :产生N组初始的PID参数
[0047] 确定N组初始的PID参数集合X，X= %，X2，…，Xi，? ? ?，XN]，
[0048] 其中的Xi=[XiP，Xn，XiD]，这N组PID参数的确定是随机的，X^XpXiD分别为PID 控制中的比例、积分、微分系数；
[0049] 步骤4 :对PID参数进行评估
[0050] 对于稳定的控制系统，其评价方式主要有快速性和稳态误差两种，为此本方法设 计两种性能来评价PID参数的好坏，一种是积分时间IT=丨tdt，另一种是圆盘剪重叠量的 偏差AE= / |e|dt;其中，e为圆盘剪重叠量的偏差大小，t是积分时间，dt是积分时间的 微分；
[0051] 因此，对重叠量控制中控制器的每一组PID参数集，分别计算出控制系统的IT和 AE两个指标大小，作为每组及其全局最优PID参数集的评价体系。因为对同一对参数集， 有两个指标，因此需要对N组初始PID参数集合进行非劣解排序，将互不支配的可行解保存 在一个外部集合中，称之为外部归档集；
[0052] 步骤5:基于头脑风暴优化思想对PID参数集进行更新操作
[0053] 基于头脑风暴优化思想的更新过程分为三个步骤：首先对当前群体中的个体根据 不同特性进行聚类操作，确定出聚类个数及其相应的个体，其目的是通过对群体中的局部 相近个体的信息进行抽取；其次是通过特有的选择机制对当前群体中的个体进行更新；最 后对各更新个体进行局部调整和变异，以期得到更好的新个体，
[0054]针对本发明的具体问题，对PID参数集中的各组参数，进行以下的操作：
[0055] 5. 1)对PID参数进行聚类
[0056] 首先随机选取m(m为整数，建议取3-6)个不同的PID参数作为m个类的类中心，根 据其他PID参数到各个