生物地理学优化算法在热工控制系统中的应用研究

发布时间：2017-11-12 19:19

本文关键词：生物地理学优化算法在热工控制系统中的应用研究

【摘要】：智能优化方法一般具备全局性、鲁棒特性及通用性强等特点,在多目标优化、优化调度问题、运输问题、组合优化问题、工程优化设计等众多领域已经被广泛应用,并引起了国内国外学者的广泛关注,掀起了研究热潮。智能优化算法的典型代表—基于微粒群优化算法以及克隆选择算法,已经受到人们越来越多的关注,随着以这些算法的改进及算法在诸多领域的应用逐渐成为各类研究人员的研究热点,对算法性能的要求也随之越来越高,当前研究的问题重点仍是如何依据系统特性设计出一个鲁棒性强,准确性高,稳定性好的智能优化算法。本文主要针对热工优化领域进行了智能优化算法的一些研究。主要研究的智能优化算法为生物地理学优化算法(BBO)及结合粒子群优化算法改进的BBO算法,并针对典型火电机组热工系统进行控制器参数优化,最后经仿真研究验证了BBO算法及改进BBO算法的性能以及有效性。具体内容如下:(1)详细地介绍了智能优化算法的发展及分类,并详细介绍了新型优化算法—生物地理学优化算法的发展、算法特点及应用现状。(2)详细介绍了生物地理学及生物地理学迁移模型的基本知识,并进一步详细阐述了生物地理学优化算法的原理,包括BBO算法的迁移及突变操作内容,最后给出了BBO算法的整体操作流程。(3)研究了基于BBO算法的火电机组热工系统PID的参数优化方法。本章基于BBO算法的全局及收敛速度快等优点,结合火电机组热工系统的控制特点,将BBO算法应用到热工系统的控制器的参数优化中。结合火电机组再热汽温系统,给出了基于BBO算法的热工PID混合优化方法,并进行仿真验证。(4)为提高BBO算法在热工系统的优化性能,使其具备更优越的收敛特性,提出了一种改进的BBO优化算法。在原有BBO算法的迁移策略的基础上引入粒子群算法的收敛机制,使整个迁移过程具备一定的方向性,并采用淘汰策略剔除迁移突变后较差的参数。这样,一方面方向性的迁移及淘汰机制保证其快速的收敛特性,另一方面突变机制保证广域搜索的全局特性,避免陷入局部极值。仿真研究表明,改进后的BBO算法有效改善了优化过程中的收敛速度和收敛精度。(5)为进一步验证所提方法在工程中应用中的有效性,对其在火电机组热工系统中的工程应用进行进一步的探讨,给出了改进BBO算法在热工系统工程应用中进行系统辨识、参数优化的方法和具体实施步骤。以电厂实际燃烧器摆角再热汽温系统为例给出应用改进BBO算法进行燃烧器摆角—再热汽温系统的模型辨识并对其进行控制器优化的方法。包括数据收集、数据滤波、系统辨识、参数优化。最后对优化的结果进行验证。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM621;TP18

【参考文献】

中国期刊全文数据库前10条

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