改进的混沌遗传规划方法：解决控制阀粘滞问题

该篇论文研究主要聚焦于解决车间调度问题的混沌遗传规划方法，但首先引入了在控制阀粘滞特性研究领域的背景。在流程工业中，控制阀的性能对生产效率有着重大影响，尤其是控制阀的粘滞问题，据估算，这可能占到控制回路振荡原因的20%至30%，是影响化工和石油工业过程稳定性和高效生产的关键因素。 Choudhury模型和双层二叉树模型作为常用的粘滞数据驱动模型，尽管它们在结构和应用上具有一定的优势，如Choudhury模型因其简单性而广受欢迎，双层二叉树模型则适用于无死区的场景，但都存在缺陷。Choudhury模型在控制信号方向变化或阀位在物理输出边界时，输出与物理过程不符；双层二叉树模型在控制信号变向时，输出同样存在问题。 论文作者深入剖析了这两种模型的不足，并在此基础上提出了一种改进方法。他们着重修改了控制阀状态转换的判断条件，以确保模型逻辑的严谨性，并在输入和输出特性上更加符合物理规律。改进后的模型在Matlab Simulink平台上进行了模拟和对比，结果显示，相比于原始模型，改进后的模型能够更好地模拟控制阀的实际粘滞行为，并符合ISA标准（ISA2000和ISA2006）中关于实际控制阀特性和检测方法的规定。 论文不仅对比了改进模型与原有模型的异同，还通过大量参数和输入曲线的分析，证明了改进模型在模拟控制阀性能方面的优越性。这对于优化控制阀设计、提升工业过程控制的精度和稳定性具有重要意义，尤其是在复杂的流程工业环境中。 这篇论文通过理论分析和实证研究，为车间调度问题的求解提供了一种新的混沌遗传规划方法，同时强调了控制阀粘滞特性研究在工业生产中的核心地位，为实际工程应用提供了有价值的技术支持。