基于SAMDE整定PI的中频感应加热温度控制系统

为了降低工件在热加工过程中出现的不良因素干扰系统稳定运行,而导致控制系统中温度精度有所下降这一影响。该文提出了基于个体适应度参数的自适应差分进化(SAMDE)整定PI算法,设计了基于该算法的中频感应加热智能温度控制系统,运用Matlab语言编写控制系统SAMDE整定PI控制算法,并对SAMDE整定PI控制算法与常规PID控制算法的控制效果进行了对比仿真。结果表明,与常规PID控制相比,SAMDE整定PI控制算法表现出具有良好的控制品质特性(自适应性强、鲁棒性高等),它不仅提高了中频感应加热设备温度控制的控制精度,而且还较容易实现对控制系统的温度进行在线参数校正,满足现场设备实时地对温度控制的要求,具有重大的工程实际研究价值。

基于自适应差分进化算法拟合圆的树干胸径测量方法

提出一种参数自适应的差分进化算法(Adaptive differential evolution,ADE)拟合圆的方法对树干胸径进行测量。采用实验室自制胸径测量平台采集树干胸径数据,对采集到的数据用K-means算法进行聚类,分割出背景与目标。为提高测量精度,采用角度补偿法对树干表面点到激光传感器中心的偏角进行补偿。对补偿后的数据,以激光传感器中心为坐标原点,计算出树干表面点横纵坐标。最后对树干表面坐标点采用自适应差分进化算法拟合圆,拟合过程中,差分进化过程的种群数、进化策略、变异尺度以及交叉概率随着进化过程自适应变化。分别对校园内与人工林地各40棵不同大小的树进行了测量与拟合,其拟合时间为1.41 s,拟合结果与实际值比较分析,RMSE分别为4.996 mm与4.500 mm。并与Levenberg-Marquardt(LM)算法、粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)以及Hough变换拟合圆法测量树干胸径进行了分析与比较,实验结果表明所提方法能更有效准确地测量出树干胸径。