科技通报
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과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2014年
7期
136-139
,共4页
混合蛙跳算法%PID控制%恒温控制
混閤蛙跳算法%PID控製%恆溫控製
혼합와도산법%PID공제%항온공제
mixed leapfrog algorithm%PID control%constant temperature control
生化分析仪主要用于检测人体的体液在临床状态下的多项生化指标的变化,采用的技术是光、电和机来进行临床检测,因此对于其的恒温控制要求非常高,但一般的PID控制只是单一地复制并模拟PID控制器的功能,因此在有些状况下并不具有良好的控制效果。针对这一问题,本文提出了基于混合蛙跳优化PID算法的生化分析仪恒温控制模型,模仿青蛙群体觅食时,用群族分类来表示思想传递的过程,再利用局部搜索的功能,使得局部个体间信息的传递和全局整体的信息传递有机结合,这种方式就叫做混合策略。通过仿真测试结果表明,常规PID算法模型和本文所提出的混合蛙跳优化PID算法模型控制性能上没有太大的提高,但是混合蛙跳优化PID算法在控制时候的稳定能力上有较大的提高,并且其自我适应的能力和抗干扰的能力明显增强。
生化分析儀主要用于檢測人體的體液在臨床狀態下的多項生化指標的變化,採用的技術是光、電和機來進行臨床檢測,因此對于其的恆溫控製要求非常高,但一般的PID控製隻是單一地複製併模擬PID控製器的功能,因此在有些狀況下併不具有良好的控製效果。針對這一問題,本文提齣瞭基于混閤蛙跳優化PID算法的生化分析儀恆溫控製模型,模倣青蛙群體覓食時,用群族分類來錶示思想傳遞的過程,再利用跼部搜索的功能,使得跼部箇體間信息的傳遞和全跼整體的信息傳遞有機結閤,這種方式就叫做混閤策略。通過倣真測試結果錶明,常規PID算法模型和本文所提齣的混閤蛙跳優化PID算法模型控製性能上沒有太大的提高,但是混閤蛙跳優化PID算法在控製時候的穩定能力上有較大的提高,併且其自我適應的能力和抗榦擾的能力明顯增彊。
생화분석의주요용우검측인체적체액재림상상태하적다항생화지표적변화,채용적기술시광、전화궤래진행림상검측,인차대우기적항온공제요구비상고,단일반적PID공제지시단일지복제병모의PID공제기적공능,인차재유사상황하병불구유량호적공제효과。침대저일문제,본문제출료기우혼합와도우화PID산법적생화분석의항온공제모형,모방청와군체멱식시,용군족분류래표시사상전체적과정,재이용국부수색적공능,사득국부개체간신식적전체화전국정체적신식전체유궤결합,저충방식취규주혼합책략。통과방진측시결과표명,상규PID산법모형화본문소제출적혼합와도우화PID산법모형공제성능상몰유태대적제고,단시혼합와도우화PID산법재공제시후적은정능력상유교대적제고,병차기자아괄응적능력화항간우적능력명현증강。
Biochemical analyzer is a professional instrument in detecting several biochemical indexes of body fluid in clinic, with light, electricity and machines for detection. It has an extremely high standard of its constant temperature control, but general PID control is only a simple reproduction of the function of PID controller, which cannot produce the effect the biochemical analyzer requires. In view of this problem, this paper proposes a PID algorithm optimized by mixed leapfrog for the constant temperature control of biochemical analyzer, simulates the foraging of frog population that transfer the thought through population classification and combine the locally mutual transfer and global information exchange through local search, and thus finally realizes the thought exchange with mixed strategy. Simulation tests show that compared with traditional PID algorithms, our proposed algorithm based on mixed leapfrog has a great improvement in stability, self-adaption and anti-interference.