【摘 要】
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针对直接空冷背压控制系统的复杂性,传统的辨识方法存在着收敛速度慢和辨识精度低的问题。该文通过利用某300 MW直接空冷机组运行过程中获取的参数,设计基于自适应权重的粒子
【机 构】
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山西大学自动化系,山西大学数学科学学院,山西平朔煤矸石发电有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1610116）, 山西省科技重大项目（MD2016-02）
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针对直接空冷背压控制系统的复杂性,传统的辨识方法存在着收敛速度慢和辨识精度低的问题。该文通过利用某300 MW直接空冷机组运行过程中获取的参数,设计基于自适应权重的粒子群（PSO）寻优算法对参数进行智能辨识,得出背压控制系统的最佳模型参数。另外选取其他时间段运行数据对模型进行验证,结果表明,在某一稳定负荷工况下,基于自适应权重的粒子群算法辨识出的模型能很好地表征背压控制系统的实际动态特性,该文所建立的模型对直接空冷系统对象模型智能辨识以及自动控制策略的优化等方面具有一定参考价值。
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