【摘 要】
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为了解决传统汽轮机及调节系统参数辨识方法周期长、适应性差等问题,基于系统参数对输出响应的影响程度(参数轨迹敏感度),采用粒子群算法,提出了一种"粗细结合"的参数辨识策
【机 构】
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贵州电力试验研究院,重庆大学动力工程学院
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为了解决传统汽轮机及调节系统参数辨识方法周期长、适应性差等问题,基于系统参数对输出响应的影响程度(参数轨迹敏感度),采用粒子群算法,提出了一种"粗细结合"的参数辨识策略。该辨识策略根据模型中待辨识参数对评价指标参数的敏感度大小,提出参数"粗调节"和"细调节"区域,有效定位各参数的变化范围,以提高辨识算法的寻优效率。分别以理论参数下的响应数据和某300MW机组实测数据进行参数辨识,相较传统多参数辨识方法的结果表明,提出的"粗细结合"参数辨识策略在寻优速度和辨识精度上均具有明显的优势,既保证了整体模型的精确性,又确保了中间环节参数的合理性。该辨识策略为汽轮机及调节系统的参数辨识提供了一种新的高效辨识手段。
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