基于粒子群算法的PID控制器参数优化

粒子群算法是一种智能算法,在PID控制器参数整定的应用中可取得更优的效果。为解决传统的粒子群算法早熟收敛和收敛速度慢的缺点,文中采用了一种基于相似度动态调整惯性权重的方法,即越靠近目前最优粒子的个体被赋予越小的惯性权重值。最后用MATLAB对等温连续搅拌釜反应器仿真。与标准的PSO算法整定方法相比,改进的粒子群算法稳定时间为230.1 s,比传统粒子群算法524.7 s的稳定时间缩小了一半,表明改进的算法对PID控制器的参数优化有着较优的收敛效果。     

蓝莓果渣花青素的超声辅助提取工艺优化

以蓝莓果渣为原料,用酒石酸酸化乙醇提取花青素,同时应用超声波进行辅助提取,采用双波长pH示差法计算花青素提取率,利用响应面分析法对蓝莓果渣花青素的提取工艺条件进行优化。结果表明:其最佳提取条件为提取温度50℃,pH 3.0,酸化乙醇浓度65%,料液比1:70(g/mL),超声波提取功率500 W,提取时间20 min,蓝莓果渣花青素提取率实际值为83.638%,与预测值85.442%的偏差为2.111%。该试验设计操作简便合理,得率高,可预测性较好,为蓝莓果渣花青素提取提供了理论依据。