基于遺傳算法的熱工系統(tǒng)建模與控制器參數(shù)優(yōu)化.pdf

1、隨著電力事業(yè)的發(fā)展，火電機(jī)組的規(guī)模在不斷擴(kuò)大，自動(dòng)化水平不斷提高，對(duì)火電機(jī)組熱工控制系統(tǒng)中控制品質(zhì)的要求也隨著不斷提高。了解被控對(duì)象并掌握被控對(duì)象的系統(tǒng)模型以及對(duì)控制器的設(shè)計(jì)是對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行分析、設(shè)計(jì)及調(diào)試的前提，因此對(duì)熱工系統(tǒng)的建模及控制器參數(shù)優(yōu)化的研究具有重要的意義。
　　 本文研究的主要內(nèi)容是遺傳算法在系統(tǒng)辨識(shí)與控制器參數(shù)優(yōu)化方面的應(yīng)用。文章在對(duì)遺傳算法理論知識(shí)的全面研究之后，應(yīng)用遺傳算法對(duì)幾種典型的熱工系統(tǒng)進(jìn)行了模型辨識(shí)

2、，經(jīng)過(guò)大量仿真實(shí)驗(yàn)后證實(shí)基于遺傳算法系統(tǒng)辨識(shí)的有效性。此外，本文還應(yīng)用量子遺傳算法QGA對(duì)某電廠CFB鍋爐的一次風(fēng)擾動(dòng)試驗(yàn)獲取的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一次風(fēng)—床溫系統(tǒng)的建模，證實(shí)了量子遺傳算法的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)辨識(shí)能力。文章的最后研究了遺傳算法的PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，分別運(yùn)用簡(jiǎn)單遺傳算法SGA和自適應(yīng)遺傳算法AGA對(duì)一個(gè)二階控制系統(tǒng)進(jìn)行PID參數(shù)整定。整定過(guò)程中，選取一種既能使系統(tǒng)獲得良好動(dòng)態(tài)特性，又能防止系統(tǒng)的控制能量過(guò)大，上升時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的多目標(biāo)優(yōu)