【摘 要】
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针对基于群体智能算法的热工过程参数辨识存在随机性强、收敛慢、耗时长的不足,提出了一种快速辨识方法。在仿真验证辨识目标函数随各个参数变化呈单峰性后,将黄金分割法与坐
【机 构】
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华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心
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针对基于群体智能算法的热工过程参数辨识存在随机性强、收敛慢、耗时长的不足,提出了一种快速辨识方法。在仿真验证辨识目标函数随各个参数变化呈单峰性后,将黄金分割法与坐标轮换法相结合,形成逐维黄金分割法,并通过选取最优初始点和提高寻优精度等方法对其进行改进;基于现场数据分别采用粒子群优化算法、逐维黄金分割法及其改进算法对风煤比-过氧量模型的过程参数进行了辨识比较。结果表明,改进后的逐维黄金分割法在快速性、精确性上明显优于粒子群算法和逐维黄金分割法,其更适合于热工过程参数的在线辨识,从而为热工控制系统调节参数的在线快速优化提供条件。
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