群体智能算法在制粉系统建模与控制中的应用研究

发布时间：2020-03-25 21:08

【摘要】：制粉系统作为燃煤机组燃烧系统的重要组成部分,其在最优参数下安全稳定运行对提高机组的稳定性和经济性至关重要。因此,对制粉系统进行建模与控制的研究具有现实意义。制粉系统的建模和控制问题都可以转化为最优化问题,在求解最优化问题中,因为群体智能算法分布式、鲁棒性好、具有良好的可扩展性和广泛适用性的特点而得到广泛应用。本文将群体智能算法中模拟生物进化的遗传算法和模拟鸟类觅食的粒子群算法应用于制粉系统的建模与控制中。首先对制粉系统的动态特性进行了分析,将制粉系统看作一个双入双出的多变量控制系统。然后对群体智能法中的基本遗传算法、遗传算法的改进型—多种群遗传算法和标准粒子群算法进行了介绍,针对标准粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的粒子群算法。并从经典的测试函数中选出五种常用函数对改进粒子群算法进行测试,验证了改进粒子群算法的可行性与优越性。为了得到制粉系统的数学模型,根据某电厂正常运行的历史数据,应用多种群遗传算法和改进粒子群算法对制粉系统进行多变量系统建模,仿真结果表明群体智能算法可以得到制粉系统精确的数学模型。由于制粉系统各变量之间存在耦合,为了消除变量间的耦合作用,应用前馈补偿法对制粉系统进行解耦。针对解耦补偿后的系统,采用群体智能算法对控制器参数进行了优化。实验表明群体智能算法优化后的控制器对制粉系统具有良好的控制效果。
【图文】：

图 4-3 处理后的数据根据制粉系统的动态特性和初步辨识实验，可以选择无纯迟延的二阶惯性为每个通道的标准传递函数，如式（4-13）所示。( )2( )1KW STS(4-13其中辨识参数为 K、T，，目标函数选择为式（4-9）。应用多种群遗传算法进行辨识，算法的各项参数取值与 4.5.1 节中的取值相同。刚开始进行参选择时，先选择一组较大的参数区间进行辨识，根据辨识结果逐步调整辨的区间，直到得到满意的便是结果为止。多种群遗传算法得到的系统输出结果如图 4-4、图 4-5 所示。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM621;TP273;TP18

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本文编号：2600448