賀弘揚(yáng)
(楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院 水利工程分院,楊凌712100)
灌區(qū)渠道控制結(jié)構(gòu)通常都是選擇平板閘門(mén),但在實(shí)際使用過(guò)程中平板閘門(mén)對(duì)控水精度不足,容易產(chǎn)生過(guò)量放水或放水量不足的極端情況[1-2]。只有在掌握準(zhǔn)確流量的條件下,才能計(jì)算出特定時(shí)間中的水量數(shù)據(jù)。當(dāng)分水閘門(mén)處于不同的出流程度下時(shí),需要采用合適的流量方法,前期已有資料論述了閘門(mén)控流的模型。目前主要存在平底坎堰流與閘孔出流兩種主要的閘門(mén)出流形式,其中,閘孔出流包含了自由與淹沒(méi)出流兩種形式[3-4]。
對(duì)于閘門(mén)處于不同的上下游液位區(qū)間內(nèi)時(shí),實(shí)際流量調(diào)節(jié)范圍也存在一個(gè)合適的范圍,根據(jù)上述區(qū)間范圍設(shè)置相應(yīng)的流量,可以運(yùn)用終端處理器并結(jié)合具體表達(dá)式計(jì)算獲得合適的閘門(mén)開(kāi)度,利用處理器設(shè)置編碼程序來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)步進(jìn)電機(jī)的控制,再設(shè)置合適的閘門(mén)開(kāi)度,由此實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)流量的效果[5]。當(dāng)閘門(mén)的上下游處于不同的液位狀態(tài)下時(shí),將會(huì)對(duì)流量大小也產(chǎn)生影響,這就要求處理器按照實(shí)時(shí)參數(shù)調(diào)節(jié)閘門(mén)開(kāi)度,從而與閘門(mén)的上下游液位形成良好匹配狀態(tài),確保整體流量保持定狀態(tài)[6]。
當(dāng)閘孔保持自由出流的控制狀態(tài)時(shí),可以利用設(shè)定閘門(mén)開(kāi)度的方式實(shí)現(xiàn)流量的調(diào)控功能;在閘孔保持淹沒(méi)的出流狀態(tài)下時(shí),雖然可利用調(diào)控閘門(mén)開(kāi)度的方式獲得所需的流量,而處于淹沒(méi)出流情況下形成射流或處于不同流速系數(shù)下時(shí)都會(huì)引起計(jì)算結(jié)果的變化,無(wú)法達(dá)到對(duì)流量的準(zhǔn)確調(diào)控效果;進(jìn)入堰流階段時(shí),不同閘門(mén)開(kāi)度并不會(huì)引起閘門(mén)流量變化[7-8]。為實(shí)現(xiàn)流量的穩(wěn)定調(diào)控功能,應(yīng)通過(guò)控制器對(duì)閘門(mén)開(kāi)度進(jìn)行準(zhǔn)確調(diào)節(jié),使閘門(mén)一直保持閘孔自由出流的狀態(tài),防止造成淹沒(méi)出流或堰流的情況,確保不會(huì)對(duì)控流準(zhǔn)確性造成干擾,最終獲得穩(wěn)定流量[9]。
根據(jù)閘孔自由出流計(jì)算表達(dá)式中的各物理量關(guān)系可以發(fā)現(xiàn),閘門(mén)開(kāi)度是影響流量變化的最主要因素。當(dāng)實(shí)際流量相對(duì)設(shè)定流量之間存在較大差異時(shí),只能根據(jù)流量測(cè)試與閥門(mén)開(kāi)度調(diào)控的反饋方式進(jìn)行,導(dǎo)致實(shí)際調(diào)節(jié)效率非常低,并且需花費(fèi)大量處理時(shí)間[10-11]。
針對(duì)以上分析結(jié)果,為提升閥門(mén)與流量的調(diào)節(jié)效率,可以結(jié)合實(shí)際流量與上下游的液位參數(shù),利用合適的算法計(jì)算獲得合適的閘門(mén)開(kāi)度,從而將閘門(mén)開(kāi)度快速調(diào)控至計(jì)算目標(biāo)位置,接著繼續(xù)通過(guò)負(fù)反饋方式進(jìn)行精確控制,按照以上方式可以實(shí)現(xiàn)控制效率的顯著提升。本研究選擇經(jīng)過(guò)改進(jìn)處理的人工蜂群算法來(lái)計(jì)算得到閘門(mén)開(kāi)度最優(yōu)值。
不同于其它智能算法,采用ABC 算法進(jìn)行搜索時(shí)的范圍包括局部與整體部分,非常適合蜜源的問(wèn)題分析,有助于更快獲取最優(yōu)解。以ABC 算法進(jìn)行控制時(shí)只需少量幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)便可以實(shí)現(xiàn),能夠通過(guò)多種類型的編程語(yǔ)言進(jìn)行處理,并且可以達(dá)到理想的收斂狀態(tài),因此可以利用ABC 算法來(lái)實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)參數(shù)的高效優(yōu)化[12]。
為人工蜂群算法引入反向?qū)W習(xí)的過(guò)程時(shí),具體方式是在種群初始化期間,已經(jīng)完成蜜源的初始化情況下,對(duì)反向蜜源也實(shí)施初始化,此時(shí)蜂群依次采集初始與反向蜜源,由此獲得最佳適應(yīng)度蜜源,從而計(jì)算得到最優(yōu)解。
上述研究結(jié)果表明,在初始化蜜源過(guò)程中加入反向?qū)W習(xí)方法時(shí),有助于獲得更多樣化的蜜源,對(duì)于計(jì)算最優(yōu)解也具有良好的幫助。以下為反向蜜源計(jì)算式:
圖1所示為設(shè)置反向?qū)W習(xí)模式時(shí)的人工蜂群算法流程。
圖1 反向?qū)W習(xí)改進(jìn)人工蜂群算法流程Fig.1 Flow chart of reverse learning to improve artificial bee colony algorithm
通過(guò)人工蜂群算法同時(shí)搜索正向蜜源與反向蜜源,之后跟正、反向蜜源最優(yōu)解實(shí)施對(duì)比,由此確定最優(yōu)解。
當(dāng)閘孔保持自由出流狀態(tài)的條件下時(shí),利用閘門(mén)上下游液位與閘門(mén)開(kāi)度可以計(jì)算得到閘門(mén)流量。為快速調(diào)控實(shí)時(shí)流量到達(dá)設(shè)定目標(biāo),需對(duì)閘門(mén)開(kāi)度進(jìn)行適當(dāng)調(diào)節(jié)達(dá)到合適的范圍。進(jìn)入淹沒(méi)階段時(shí),閘門(mén)下游和上游形成了相近的液位,此時(shí)閥門(mén)流量將會(huì)受到射流的顯著影響,各運(yùn)行狀態(tài)下的流速系數(shù)選擇也會(huì)引起計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生偏差,無(wú)法達(dá)到準(zhǔn)確調(diào)控的效果;并且處于堰流階段時(shí),設(shè)置不同開(kāi)度的閥門(mén)時(shí)并不會(huì)造成流量的明顯改變。因此分水閘門(mén)呈現(xiàn)自由出流的狀態(tài),有助于更精確計(jì)量與調(diào)控閘門(mén)流量。為實(shí)現(xiàn)閘門(mén)的自由出流,本實(shí)驗(yàn)通過(guò)堰閘結(jié)合模式來(lái)達(dá)到這一控制目標(biāo)。
根據(jù)給定流量Q0與計(jì)算流量Q差值ΔQ對(duì)目標(biāo)進(jìn)行約束控制,計(jì)算出目標(biāo)函數(shù)最低值,獲得最優(yōu)閘門(mén)開(kāi)度。以下為目標(biāo)函數(shù)計(jì)算式:
將某渠道分水閘門(mén)設(shè)定在0~0.3 m 的開(kāi)度內(nèi),其寬度等于0.5 m,閘門(mén)上游與下游的液位分別位于0.8 m 與0.4 m 的位置,形成了閘孔出流的狀態(tài)。結(jié)合流態(tài)判斷依據(jù)可知,當(dāng)閘門(mén)介于0~0.16 m 的開(kāi)度范圍內(nèi)時(shí),呈現(xiàn)淹沒(méi)出流狀態(tài),介于0.16~0.3 m之間時(shí),保持自由出流狀態(tài),如圖2所示。
圖2 閘門(mén)流態(tài)判斷Fig.2 Flow pattern judgment of gate
獲得閘門(mén)的上、下游液位及其開(kāi)度參數(shù),便可以計(jì)算出閘門(mén)流量大小。此時(shí)用戶只需在特定區(qū)間中設(shè)置合適的流量值便能夠利用閥門(mén)開(kāi)度調(diào)節(jié)模式來(lái)完成。為計(jì)算出上述條件下的最佳開(kāi)度值,本研究選擇反向?qū)W習(xí)模式的人工蜂群算法進(jìn)行處理。對(duì)于需求流量的設(shè)置,則按照上下游水位進(jìn)行確定,系統(tǒng)將會(huì)設(shè)置一個(gè)合適的區(qū)間,在此范圍內(nèi)調(diào)節(jié)到合適的流量值,達(dá)到閘門(mén)開(kāi)度對(duì)流量的準(zhǔn)確控制效果。閘門(mén)上游液位等于0.8 m 的情況下,處于自由出流的條件下,可以在0.16~0.32 m3/s 的范圍實(shí)現(xiàn)流量調(diào)控功能,如圖3所示。
圖3 自由出流流態(tài)下的流量范圍Fig.3 Flow range under free outflow flow pattern
當(dāng)閘孔保持自由出流的狀態(tài)時(shí),以設(shè)置了反向?qū)W習(xí)模式的人工蜂群算法經(jīng)過(guò)10 次迭代獲得最優(yōu)解,獲得相近的計(jì)算和給定流量,同時(shí)滿足收斂速率的要求,得到圖4 的結(jié)果。
圖4 自由出流狀態(tài)相關(guān)計(jì)算Fig.4 Calculation of free flow state
處于自由出流的階段時(shí),為獲得所需給定流量Q0,利用最優(yōu)閘門(mén)開(kāi)度e獲得計(jì)算流量Q,可以控制計(jì)算和給定流量達(dá)到1%以內(nèi)的誤差,可以認(rèn)為本文算法達(dá)到了所需精度標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果如表1所示。
表1 計(jì)算流量與給定流量關(guān)系Tab.1 Calculates the relationship between the traffic and the given traffic
根據(jù)表1 可知,利用改進(jìn)人工蜂群算法進(jìn)行處理時(shí)對(duì)于各輸入狀態(tài)都能夠計(jì)算得到精確閘門(mén)開(kāi)度,確保誤差不超過(guò)1%,表現(xiàn)出了優(yōu)異的跟隨性能。
為分水閘門(mén)控制過(guò)程采用上述算法進(jìn)行處理時(shí)主要是根據(jù)給定流量計(jì)算合適的閘門(mén)開(kāi)度,之后由控制器按照計(jì)算值調(diào)節(jié)到合適的閘門(mén)開(kāi)度。在人工蜂群算法中加入反向?qū)W習(xí)后,可以同時(shí)滿足收斂速率與計(jì)算穩(wěn)定性的要求,符合計(jì)算過(guò)程的控制需求。但也需注意以上述算法進(jìn)行處理時(shí)需先確定合理的流量來(lái)保證后續(xù)計(jì)算得到準(zhǔn)確結(jié)果,結(jié)合現(xiàn)有環(huán)境狀態(tài)設(shè)置合適的流量區(qū)。
圖5 給出了具體控制原理。將閘門(mén)控制在自由出流的狀態(tài)下時(shí),需要設(shè)置堰閘的形式來(lái)完成。本次選擇曲線外形結(jié)構(gòu)的實(shí)用堰,由此獲得更高的上游水位,經(jīng)過(guò)以上方式綜合處理后使堰頂達(dá)到閘孔出流的效果,從而確保下游水位必須比堰體更高的情況下才會(huì)引起閘門(mén)出流的變化并形成淹沒(méi)出流。
圖5 堰閘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.5 Schematic diagram of weir gate system structure
當(dāng)閘孔保持自由出流的狀態(tài)時(shí),以設(shè)置了反向?qū)W習(xí)模式的人工蜂群算法經(jīng)過(guò)10 次迭代獲得最優(yōu)解,獲得相近的計(jì)算和給定流量,滿足收斂速率要求。以控制計(jì)算和給定流量達(dá)到1%以內(nèi)的誤差,可以認(rèn)為本文算法達(dá)到了所需精度標(biāo)準(zhǔn)。
利用改進(jìn)人工蜂群算法進(jìn)行處理時(shí)對(duì)于各輸入狀態(tài)都能夠計(jì)算得到精確閘門(mén)開(kāi)度,確保誤差不超過(guò)1%,表現(xiàn)出了優(yōu)異的跟隨性能。
選擇曲線外形結(jié)構(gòu)的實(shí)用堰,獲得更高的上游水位,經(jīng)過(guò)以上方式綜合處理后使堰頂達(dá)到閘孔出流的效果,確保下游水位必須比堰體更高的情況下才會(huì)引起閘門(mén)出流的變化并形成淹沒(méi)出流。