【摘 要】
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火力发电厂锅炉过热蒸汽温度不仅具有大滞后特性,且其模型还会随锅炉负荷的变化而变化,故依赖数学模型设计的PID控制一直未取得较好的控制品质。对此,本文提出一种基于量子粒
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61174101);陕西省教育厅专项科研计划项目(2013JK1103)
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火力发电厂锅炉过热蒸汽温度不仅具有大滞后特性,且其模型还会随锅炉负荷的变化而变化,故依赖数学模型设计的PID控制一直未取得较好的控制品质。对此,本文提出一种基于量子粒子群的改进无模型自适应控制（QPSO-IMFAC）算法,摆脱了对模型的依赖,利用量子粒子群（QPSO）算法对IMFAC算法控制参数寻优,解决了传统无模型自适应控制（MFAC）算法控制参数难以确定的问题。仿真结果表明：采用QPSO-IMFAC算法控制锅炉过热蒸汽温度时,系统具有强扰动抑制性和高鲁棒性,QPSO-IMFAC算法对锅炉过热蒸汽温度控
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