技術(shù)特征：

1.一種基于免疫粒子群算法的溫度控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)確定需要控制的目標溫度值；

(2)對采用基于免疫粒子群算法的各種參數(shù)進行計算，得到最優(yōu)的值；

(3)通過仿真的方式比較采用基于免疫粒子群算法前后的差異；

(4)確定在實際生產(chǎn)中溫度的控制形式，并實現(xiàn)控制。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于免疫粒子群算法的溫度控制方法，其特征在于，所述步驟(2)具體為：首先確定學(xué)習(xí)因子、慣性因子的范圍、種群大小、待求問題的維數(shù)、最大迭代次數(shù)和搜索范圍；隨機產(chǎn)生初始化種群N，將粒子的速度設(shè)為0，通過計算適應(yīng)值得到個體極值和全局極值；對每一個粒子的速度和位置進行計算；比較每一個粒子更新前后的適應(yīng)度值；如果更新后的粒子適應(yīng)值增加了，那么就保存該粒子更新后的位置和速度；將全局最優(yōu)極值作為系統(tǒng)的“疫苗”；使用“疫苗”對每個粒子進行接種；并對接種后的粒子進行適應(yīng)值的計算，來判斷粒子的好壞；如果更新后的適應(yīng)值大于更新前的適應(yīng)值，那么就保存該粒子，否則舍棄；此時會形成一個新的粒子群，計算新粒子群的個體極值和全局極值；如果運算的迭代次數(shù)大于最大的迭代次數(shù)，那么輸出結(jié)果，否則重復(fù)上述步驟。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于免疫粒子群算法的溫度控制方法，其特征在于，所述對每一個粒子的速度和位置進行計算時采用的公式為v_k+1＝wv_k+c₁r₁(pbest_k-x_k)+c₂r₂(gbest_k-x_k)和x_k+1＝x_k+v_k+1，其中，v_k為粒子更新前的速度值，v_k+1為粒子更新后的速度值，x_k為粒子更新前的位置值，x_k+1為粒子更新后的位置值，c₁、c₂為常數(shù)，r₁、r₂為分布于[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機數(shù)，pbest_k為個體極值、gbest_k為全局極值，w為慣性因子。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于免疫粒子群算法的溫度控制方法，其特征在于，所述步驟(3)采用MATLAB進行仿真。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于免疫粒子群算法的溫度控制方法，其特征在于，所述步驟(4)中通過西門子的WINCC軟件所繪制出來的動態(tài)監(jiān)控圖監(jiān)控反應(yīng)釜內(nèi)溫度的變化。