基于改进蚁群优化算法的中高速长网纸机速度链的控制

对中高速长网纸机而言,确保速度链控制满足工艺要求对纸机正常运行有着重要意义。目前,纸机速度链控制多采用常规PID控制,但中高速长网纸机由于自身传动点多、车速快,故对闭环系统的响应速度和控制精度要求高,常规PID参数整定方法难以满足上述控制要求。蚁群优化算法(ACO)是一种适合多目标寻优的全局搜索算法,但传统蚁群算法易陷入局部最优及搜索较慢的问题,对此,本课题将信息素因子(α)和启发式因子(β)按一定比例关系随迭代进行变化,提出一种改进蚁群优化算法,并将其应用于速度链PID控制器参数整定中。仿真结果表明,与常规PID控制相比,基于改进的蚁群优化算法PID控制系统响应速度更快、超调更小、抗干扰能力更好、鲁棒性更强。应用结果表明,该控制系统可保持纸机各部分速度长期稳定。