改進粒子群算法在火電廠主汽溫控制系統(tǒng)中的應用.pdf

1、在現代火力發(fā)電廠中，主蒸汽溫度的穩(wěn)定對機組的安全經濟運行有重大的影響，所以對主蒸汽溫度的控制要求很高，要對其進行有效合理的控制。PID控制在電廠主汽溫控制中仍占有主導地位，但是主汽溫對象具有大慣性、大延遲、非線性和時變特性，采用常規(guī)的PID控制存在著不足。粒子群優(yōu)化算法（PSO）是一種啟發(fā)式群體智能優(yōu)化進化算法，通過模擬鳥類的覓食行為，將尋找具體問題的最優(yōu)解轉化為粒子在特定空間內的迭代搜索過程，本文將其應用于主汽溫控制系統(tǒng)PID參數優(yōu)化

2、中。
　　 本文首先介紹了PID控制器的基本原理、參數整定方法和控制系統(tǒng)性能評價指標；接著介紹了粒子群算法的原理及常見的改進方法，針對粒子群算法存在早熟收斂和后期收斂速度慢，易陷入局部最優(yōu)的缺點，引入了具有量子行為的粒子群算法，并借鑒遺傳算法中的變異機制，以自適應變異概率對個體進行變異，來增加種群的多樣性，由此產生一種改進的PSO算法，并通過對幾個標準測試函數的優(yōu)化，證明了改進PSO算法的收斂速度快、精度高；然后將改進的PSO算