【摘 要】
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控制器参数的优化直接影响热工系统的控制效果和机组的安全、经济运行。粒子群优化算法作为一种新颖的群体智能优化算法,在解空间进行高效启发式搜索,而非盲目地穷举或完全随
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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控制器参数的优化直接影响热工系统的控制效果和机组的安全、经济运行。粒子群优化算法作为一种新颖的群体智能优化算法,在解空间进行高效启发式搜索,而非盲目地穷举或完全随机搜索,本文将其应用于控制器的参数优化。在研究算法理论的基础上,初步论证了其收敛性,引入“动态变量区间”和“重新启动策略”等改进措施,使其具有全局优化能力。针对热工系统的多扰动和大迟延等特性,设计了模糊控制和PID控制相结合的双模控制器并应用粒子群算法优化其参数,避免了模糊控制器设计中参数的复杂调试,应用在主汽温系统中,控制性能良好,鲁棒性和抗扰性强,结果表明该方法可行有效。
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