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《东南大学》 2004年
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遗传算法在热工过程辨识与控制中的应用研究

张世华  
【摘要】:对能源需求的日益增加促进了电力工业的发展,各种大容量、高参数的火电机组不断投产,自动化程度愈来愈高,对过程控制系统的控制品质也提出了更高的要求。掌握被控对象特性(即数学模型)是确定最佳控制参数、设计合理系统的基础。而建模后对复杂的控制系统用传统的经验分析法确定其合理性和调节品质已远远不足。因此,研究基于现代优化技术的模型辨识方法和控制器参数整定技术对于提高火电机组的控制品质有着重要的意义,也是机组优化运行、提高运行经济性的一项重要措施。 论文主要由三部分组成。第一部分对遗传算法进行了研究。针对传统遗传算法解决问题时普遍存在的早熟和局部收敛的问题,本文提出一种改进的实数编码自适应遗传算法,并验证了改进算法的有效性。第二部分研究一种基于改进遗传算法的热工过程辨识方法。首先阐述了基于遗传算法的过程辨识原理。作为一种通用性较强的辨识方法,分析和仿真验证了当测试信号为各种信号或测试信号含有噪声时本文提出的算法的有效性。由于基于阶跃响应曲线拟合的系统辨识方法是以响应曲线拟合程度为判定准则而进行工作的,理论上一个系统存在无穷多个满足拟合条件的对应系统模型问题,本文对基于遗传算法的这类辨识方法的可能性和可靠性进行了分析,并得出肯定的结论,为此类系统辨识方法的工程应用提供了依据。根据热工过程对象的特点,分析了采用通用传递函数式进行辨识时存在着各参数差异较大和参数失配的问题。根据热工过程阶跃响应曲线的特点,对热工过程传递函数式进行归类和综合,从而有效地克服了采用通用传递函数式进行辨识时存在的问题,仿真结果表明该方法是有效的。第三部分研究一种基于改进遗传算法的PID参数优化方法。首先对PID参数的整定技术进行了比较全面的综述。在此基础上,提出一种基于遗传算法的PID参数优化整定技术。该方法直接利用遗传算法的全局寻优能力来得到被调量和调节量的线性二次全局最优,从而避免了常规的基于LQ最优控制设计中求解繁琐的Riccati方程的问题,因此更具有通用性。仿真研究结果显示该方法是有效的。 论文对遗传算法的原理和各种算子进行了定性的分析,改进了传统遗传算法的策略,提高了全局寻优能力,并将改进的遗传算法应用于热工过程辨识和PID参数优化,具有良好的通用性和精确度。仿真结果表明该算法是有效的,具有很好的工程推广应用价值。
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TK32

【引证文献】
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1 张媛媛;智能算法在300MW循环流化床锅炉建模中的研究[D];华北电力大学(北京);2011年
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4 赵亮;遗传算法在热工过程建模与优化控制中的应用研究[D];东南大学;2006年
5 连慧莉;电站锅炉燃煤特性预测建模研究[D];东南大学;2005年
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7 张雷;遗传算法在控制系统闭环辨识中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
8 唐立学;脱硫系统pH值控制的过程辨识及控制器设计[D];华北电力大学(河北);2008年
9 于佰建;燃气轮发电机励磁及调速系统参数辨识的研究[D];华北电力大学(北京);2008年
10 张军涛;人工鱼群算法及其在热工过程控制中的应用[D];华北电力大学(北京);2008年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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2 齐继阳;竺长安;曾议;;基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
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5 张红良;吴文启;胡小平;;一种新的里程计刻度因子在线辨识算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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7 陈慧波;丁锋;;基于输出快采样数据的确定性系统最小二乘盲辨识方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 高尚;江新姿;汤可宗;;蚁群算法与遗传算法的混合算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 孙俊清;李平;韩梅;;装卸桥调度问题及其混合智能优化算法GASA[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 魏乐;房方;;单元制发电机组主蒸汽温度的负荷调度控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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1 侯婷;离散时间Markov跳变系统的稳定性与鲁棒H_2/H_∞控制[D];山东科技大学;2010年
2 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 丁国强;惯性导航系统传递对准技术关键问题研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 包兴先;基于模型定阶和信号消噪的海洋平台结构模态参数识别研究[D];中国海洋大学;2010年
9 王英英;基于事故链的电力系统连锁故障风险评估与预防控制研究[D];华中科技大学;2010年
10 梁桥康;特殊应用的多维力/力矩传感器研究与应用[D];中国科学技术大学;2010年
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1 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
2 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 马爱清;真空差压铸造系统加压模型建立与控制算法设计[D];南昌航空大学;2010年
4 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
5 刘鲁艳;基于PJR-2X型喷浆机器人的开放式算法平台研究与设计[D];山东科技大学;2010年
6 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
7 黄磊;模糊控制技术在热风炉温控系统中的应用研究[D];长春理工大学;2010年
8 徐玉颖;气垫式流浆箱智能解耦控制系统[D];浙江理工大学;2010年
9 周伟武;基于GIS烟草配送线路优化技术的研究[D];浙江理工大学;2010年
10 肖小城;粒子群算法求解作业车间调度问题的研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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【二级引证文献】
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1 文孝强;孙灵芳;;基于支持向量机的燃煤碳元素分析[J];华东电力;2011年06期
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1 孙剑;大型循环流化床锅炉燃烧系统特性与建模研究[D];华北电力大学(北京);2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张媛媛;智能算法在300MW循环流化床锅炉建模中的研究[D];华北电力大学(北京);2011年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 韩力,李辉,杨顺昌,何蓓;应用改进遗传算法的电力变压器优化设计[J];重庆大学学报(自然科学版);2002年09期
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10 赖梅;熊丽荣;;基于改进遗传算法的乘务交路优化问题研究[A];第二十一届中国控制会议论文集[C];2002年
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5 南海鹏;基于PCC的智能控制水轮机调节系统研究[D];西安理工大学;2003年
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8 金秀章;热工大迟延过程的内模控制算法及应用研究[D];华北电力大学(河北);2006年
9 唐然;城镇污水处理工艺优选决策模型研究[D];重庆大学;2008年
10 李江;高层建筑结构振动半主动控制系统研究[D];天津大学;2003年
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1 张世华;遗传算法在热工过程辨识与控制中的应用研究[D];东南大学;2004年
2 李玮;关于旅行商问题的改进遗传算法[D];重庆大学;2004年
3 陶思南;一种改进遗传算法及其在车间作业调度中的应用[D];重庆大学;2010年
4 王茂林;改进遗传算法及其在PID控制器参数优化中的应用[D];吉林大学;2011年
5 江金龙;改进遗传算法及其在波束形成中的应用[D];河海大学;2005年
6 赵加江;基于改进遗传算法的自动组卷研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
7 赵钟荣;基于改进遗传算法的集装箱装载优化方法研究[D];上海交通大学;2010年
8 冷婷婷;城市天然气输配系统的优化设计[D];重庆大学;2004年
9 王娜;求解TSP的改进遗传算法[D];西安电子科技大学;2010年
10 江志贤;改进遗传算法在城市给水管网优化中的应用[D];重庆大学;2002年
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