改进麻雀搜索算法在废旧铝材感应加热温度控制中的应用

摘要

提出了一种结合Smith预估器的改进麻雀搜索控制算法，对温度的比例-积分-微分3个参数进行寻优和自调整.该算法利用反向学习策略与混沌映射相叠加对麻雀种群初始化，再以随机概率为基础通过Levy飞行策略更新麻雀个体位置，解决了麻雀搜索控制算法收敛精度不高、全局搜索能力差及收敛速度缓慢的问题.实验结果表明：该算法与传统PID控制器相比，在控制系统升温到900℃时控制精度高，超调量由4.6%降至0.3%、上升时间由30.4 s降至2.1 s、调节时间由22.0 s降至9.2 s,为实现电磁感应加热温度准确控制提供一种新方法.

关键词

感应加热 / 熔炼锌铝废渣 / 改进麻雀搜索算法 / 温度控制

基金资助

国家自然科学基金(52074085,U21A20475)