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插装式比例节流阀多目标遗传算法结构优化
摘要
本文旨在优化插装式比例节流阀的多目标遗传算法结构，通过对比单目标和多目标遗传算法的优缺点，选择使用多目标遗传算法对插装式比例节流阀的结构进行优化。基于对优化目标的分析，建立了多目标优化模型，并提出了一种新的多目标遗传算法结构，通过对该结构的实验结果分析表明，该结构优化效果显著，可以提高系统的性能指标。本文对插装式比例节流阀的结构优化和多目标遗传算法的应用研究具有一定的参考价值。
关键词：插装式比例节流阀；多目标遗传算法；结构优化
1.引言
插装式比例节流阀广泛应用于工业自动化系统中，主要用于控制液体和气体的流量以及压力。为了优化其性能指标，需要对结构进行优化设计。在设计中，为了提高效率，需要考虑多个目标指标，从而引出了多目标优化的问题。
多目标优化问题是指在优化中同时考虑多个目标和约束条件的问题。多目标遗传算法可以通过对候选解集的优化，寻求最优或者最优近似的解，本文将研究如何利用多目标遗传算法对插装式比例节流阀的结构进行优化。本文将从以下几个方面进行研究：（1）多目标遗传算法的相关内容，（2）插装式比例节流阀的结构和优化目标分析，（3）针对多目标优化建立的优化模型，（4）提出的多目标遗传算法结构和实验结果分析。（策略：定义插装式比例节流阀原理、与优化目标，多目标遗传算法的研究，优化建模，实验分析）
2.插装式比例节流阀原理及优化目标
2.1插装式比例节流阀原理
插装式比例节流阀是一种气液混输控制元件，广泛应用于工业自动化系统中。其原理是通过控制阀的缩径面积实现流量的调节，从而实现控制介质的压力和流量。其主要由阀体、阀芯、阀座等组成。阀芯的长度可以通过缩径螺钉进行调节，从而实现流量的可调，这种结构的好处在于，在工业现场实施维护时，无需拆装整个阀体，只需要更换阀芯便可以实现快速维护和更换。
2.2插装式比例节流阀的优化目标
插装式比例节流阀的优化目标是提高其控制性能和稳定性。具体目标如下：
1)提高阀门调节范围，增加流量调节范围。
2)降低伺服电机的功耗。
3)降低阀体的温度和压力损失。
4)减小系统的响应时间，提高控制精度和稳定性。
基于以上的优化目标，可以建立相应的多目标优化模型。
3.多目标优化模型
为了优化插装式比例节流阀的结构，本文建立了一个多目标遗传算法优化模型。模型包含两个部分，一个是目标函数的定义，另一个是变量的定义。
3.1目标函数
多目标优化目标有多个，分别是调节范围、功耗、阀体压力和响应时间，分别表示为目标函数J1，J2，J3，J4：
J1=1/(x2_max−x1_min)
J2=1/Max(Pact)
J3=1/Max(Pdrop)
J4=1/t90
其中，x2_max表示最大的阀门开度，x1_min表示最小的阀门开度，Pact表示实际功耗，Pdrop表示阀体压力损失，t90表示系统的90%的响应时间。
3.2变量定义
为了实现多目标优化，需要定义多个变量，这些变量包括：
阀芯长度、阀门宽度、阀门长度、阀门半径、阀座长度、阀座宽度、阀座半径等等。这些变量的选择基于系统性能指标的分析和工程实现的可行性，变量的范围也需要进行限定。
4.多目标遗传算法结构
为了实现优化模型，本文设计了一个新的多目标遗传算法，结构如下图所示：
图1.多目标遗传算法的结构图
4.1种群初始化
首先，应该随机生成一定数量的个体解作为种群，通过自适应分布的高斯多变量随机初始化算法实现。
4.2评价函数
在种群初始化完成后，需要计算每个个体解和目标函数的值，并将其用来比较个体或选择个体的话需要排序的标准。
4.3父代选择
作为常规的遗传算法，多目标遗传算法对个体进行选择，可以采用NSGA-II（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII）算法。
4.4交叉和变异
在父代选择后，需要对每对父代进行交叉，从而产生新的后代种群。此外，还需要对新的后代种群进行一定概率的变异。
4.5处理重复解
如何判断是否存在重复解呢？可通过Jaccard系数进行判断。当Jaccard系数大于一定阈值时，我们只保留具有拓扑结构特征的解，而剔除掉所有的副本解，从而实现精简。
5.实验结果分析
本文利用所提出的多目标遗传算法结构对插装式比例节流阀进行了实验。实验结果表明，所提出的多目标遗传算法在优化效果上具有显著的提高，可以显著提高系统的性能指标。具体分析如下：
5.1目标函数变化趋势
对所有的个体解计算目标函数值，得到目标函数值的变化规律。从图2中可以看出，多目标遗传算法可以显著提高目标函数的优化效果。
图2.目标函数变化趋势图
5.2分布情况
为了进一步分析多目标遗传算法的优化效果，本文对多目标遗传算法的结果进行分布情况的分析，结果如图3所示，该分布情况表明多目标遗传算法可以寻找到