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针对超超临界机组过热器MISO动态模型辨识问题，提出了一种基于遗传算法的模型参数辨识方法。改进遗传算子为捧序保优选择、非均匀线性交叉和高斯变异，引入均匀设计方法构造初始种群，采用sigmoid函数适应性调整交叉和变异概率，以提高GA的收敛精度和运算速度。通过海门电厂超超临界机组现场运行数据进行参数辨识仿真，结果表明本文改进遗传算法具有较好的运算性能，得到的高温过热器模型具有较高的可信度。