混沌改进蚁群算法以及其在船舶锅炉压力控制PID中的应用研究

资 源 简 介

混沌改进蚁群算法以及其在船舶锅炉压力控制PID中的应用研究

详 情 说 明

在工业控制领域，船舶锅炉压力的稳定控制对航行安全和能源效率至关重要。传统PID控制器虽简单可靠，但在复杂工况下易出现调节滞后或超调问题。为此，研究者尝试引入智能优化算法来改进PID参数整定，其中混沌改进蚁群算法展现出独特优势。

算法改进思路 标准蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食路径选择机制解决优化问题，但存在早熟收敛和局部最优的缺陷。混沌改进策略主要体现在两个方面： 初始信息素分布：采用混沌映射（如Logistic映射）生成具有遍历性的初始信息素，替代随机初始化，增强种群多样性。 动态扰动机制：在迭代过程中引入混沌变量对停滞路径进行扰动，帮助算法跳出局部最优。

船舶锅炉压力控制的应用 将改进后的算法应用于PID参数整定时，通过以下步骤实现优化： 目标函数设计：以压力误差积分（如ITAE）和超调量为优化目标。 参数映射：将PID的Kp、Ki、Kd三个参数编码为蚁群搜索空间中的节点。 混沌协同搜索：蚁群在混沌扰动引导下探索参数组合，快速逼近全局最优解。

该方法相比传统Ziegler-Nichols整定法，在船舶锅炉压力突变或负载波动场景下，能减少约15%~20%的调节时间，同时显著降低超调量。未来可进一步研究多目标优化版本，以平衡响应速度与能耗指标。