【摘 要】
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在现代火力发电厂中,过热汽温度控制系统的控制对象过热器是在高温、高压条件下工作的,过热蒸汽温度的稳定对机组的安全经济运行有重大的影响,所以对过热蒸汽温度的控制要求很高,要进行有效合理的控制。常规PID在电厂主汽温控制中占有主导地位,但是主汽温对象具有大惯性、非线性和时变特性,采用常规的PID控制存在着一定的缺憾。蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行
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在现代火力发电厂中,过热汽温度控制系统的控制对象过热器是在高温、高压条件下工作的,过热蒸汽温度的稳定对机组的安全经济运行有重大的影响,所以对过热蒸汽温度的控制要求很高,要进行有效合理的控制。常规PID在电厂主汽温控制中占有主导地位,但是主汽温对象具有大惯性、非线性和时变特性,采用常规的PID控制存在着一定的缺憾。蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其他方法结合,取得良好的控制效果。本文将其应用于过热汽温控制系统中的PID参数优
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