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(终稿)遗传算法在主汽控制系统中的应用.doc(最终版) (终稿)遗传算法在主汽控制系统中的应用.doc(最终版)

格式:word 上传:2022-06-25 07:31:04

《(终稿)遗传算法在主汽控制系统中的应用.doc(最终版)》修改意见稿

1、“.....为 了保证机组的经济安全的运行,必须把各生产的主要工艺参数严格控 制在规定的范围之内。其中,对主汽温的控制是单元机组控制中比较重 要的参数之,因为过热汽温温度是锅炉运行质量的重要指标之。过 热汽温的温度过高或过低都会显著影响电厂的安全性和经济性。所以, 复始, 群体中个体适应度不断提高,直到满足定的条件。其执行过程如下 编码在搜索之前先将变量进行编码,形成个定长的字符 串......”

2、“.....每个字符串为个 个体或者是个染色体。个个体构成个群体。以这个字符 串作为初始点开始迭代。 计算适应值适应性函数表明个体对环境的适应能力的强弱, 不同的问题,适应函数的定义方式也不同。洛阳理工学院毕业设计论文 遗传算法在主汽控制系统中的应用 摘要 电厂中的热工系统是个复杂的系统,由于其特有的复杂性,使得模型的 获取有定的难度调节是热工系统最主要的控制策略,它直接影响机组 的安全经济运行自适应遗传算法作为种智能优化算法,它是在解空间进 行高效启发式搜索,而非盲目地穷举或完全随机搜索,应用遗传算法对主汽温 系统控制器参数进行优化,实验表明,应用遗传算法优化控制器参数的优越性。 仿真结果表明,在主蒸汽温度控制系统中,本文所设计的用改进的遗传算法优化 的控制器比常规的控制器有更好的控制效果。 关键词遗传算法,主汽温控制......”

3、“.....调节器参数,参数优化 , , , , 洛阳理工学院毕业设计论文 目录 前言 第章主汽温调节系统的控制方案 主汽温串级调节系统 采用导前汽温微分信号的双回路汽温调节系统 第章遗传算法的基础知识 遗传算法的概念 遗传算法的生物学原理 遗传算法的发展 遗传算法的特点 洛阳理工学院毕业设计论文 , , 在主回路中,串级系统 的主调节器具有微分作用,故调节质量比采用导前汽温微分信号的 双回路系统好。特别对于惯性迟延较大的对象或外扰频繁的情况 下,采用导前汽温微分信号的双回路系统调节品质不如串级系统。 串级调节系统主副两个调节回路的工作相对比较独立, 因此系统投运时整定调试直观方便......”

4、“..... 通过上面的比较可以知道,串级控制系统对于过热汽温控制系 统的控制效果好于导前汽温微分信号控制系统。洛阳理工学院毕业设计论文 第章遗传算法的基础知识 遗传算法的概念 遗传算法的生物学原理 遗传算法是由美国的教授于年在他的专著自然 界和人工系统的适应性中首先提出的,它是类借鉴生物界自然选择 和自然遗传机制的随机化搜索算法。 自然界的生物由简单到复杂由低级到高级由父代到子代,被称 为生物的遗传和进化。遗传算法就是模拟上述生物的遗传和产期的进化 过程建立起来的种搜索和优化算法,它将物竞天择,适者生存的 这基本的达尔文进化理论引入串结构,并且在串之间进行有组织但又 随机的信息交换。伴随着算法的运行,优良的品质被逐渐保年代玛出版的专著 ,奠定了现 代遗传算法的科学基础。由于遗传算法的编码技术和遗传操作比较简单......”

5、“.....能有效的求解组合优化问题以及其它复杂非 线性问题,及其两个最显著特点隐含并行性和全局解空间搜索,从而越来 越得到人们的重视并在全世界范围内掀起了研究和应用的热潮。 遗传算法的特点 为了解决各种优化计算问题,人们提出了各种优化算法,如单纯形 法,梯度法,动态规划法,分枝定界法等。而遗传算法是类可用于复 杂系统优化计算的鲁棒搜索算法,其特点是 群体搜索,易于并行化处理 不是盲目穷举,而是启发式搜索 遗传算法只使用适应度函数,而不使用导数或其它辅助知识 遗传算法采用概率的,而不是确定的转移规则。 遗传算法的工作原理 遗传算法是将优胜劣汰,适者生存的生物进化原理引入优化参 数形成的编码串群体中,按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制, 交叉及变异对个体进行筛选,使适应度高的个体被保留下来,组成新的 群体......”

6、“.....又优于上代。这样周而留并加以组 合,从而不断产生出更佳的个体。这过程就如生物进化那样,好的特 征被不断地继承下来,坏的特征被逐渐淘汰。新代个体中包含着上 代个体的大量信息,新代的个体不断在总体特征上胜过旧的代,从 而使整个群体向前进化发展。对于遗传算法,也就是不断地接近最优解。 研究遗传算法的目的主要有两个是通过它的研究来进步解释自然 界的适应过程二是为了将自然生物系统的重要机理运用到人工系统的 设计中。 遗传算法本质上是对染色体模式所进行的系列运算,即通过选择 算子将当前种群中的优良模式遗传到下代种群中,利用交叉算子进行 模式重组,利用变异算子进行模式突变。通过这些遗传操作,模式逐步 向较好的方向进化,最终得到问题的最优解。 遗传算法的发展 遗传算法是最早是由美国大学 教授受生物进化论启发提出的,其在年出版的专著 标志着遗传算法的诞生......”

7、“..... 建立了函数测试平台。在,长期偏差不超过。 引起过热汽温变化的原因很多,如蒸汽流量变化燃烧工况变化, 进入过热器的蒸汽温度变化,流过过热器的烟气温度变化和流速变化 等。归结起来,过热汽温调节对象的扰动主要来自三各方面蒸汽流量 变化负荷变化加热烟气的热量变化和减温水的流量变化过热汽 入口汽温变化。通过对过热器汽温调节对象做阶跃扰动试验,可得到 在不同扰动作用下的对象的动态特性,它们均为有延迟的惯性环节。采 用拟合后,可以拟合为个具有纯滞后的大惯性的控制对象,纯滞后会 导致增大被控量的最大动态偏差,系统的动态质量下降。对主汽温的控 制,比较常规的做法是采用串级调节系统方案和采用导前汽温的微分信 号作为补充的调节系统方案。通常,如果对象滞后时间过大,该两种控 制方案将不能取得很好的控制效果......”

8、“.....如果纯滞后是相对于惯性环节 的时间常数来讲,相对较小的话,这种被控对象可以由普通的调 节器进行控制。否则,用普通的控制器进行控制的效果并不好, 甚至不能控制。通常的控制方法是利用预估器对滞后环节进行补 偿。采用预估器进行补偿控制以后,系统相当于普通的闭环与滞 后环节相串联,系统的动态性能完全由不含有纯滞后的闭环系统的性能 所决定的,滞后环节仅是将闭环系统的输出延迟了定的时间而已。这 就消除了纯滞后环节带来的对系统的不良影响。 然而上述的预估器控制,只是在理想情况下的控制,即对象洛阳理工学院毕业设计论文 的所有参数完全精确。而事实上,实际中,锅炉主汽温是受多种因素影 响的,如前所述,因此其传递函数是相当复杂的,我们只是采用拟合以 后才拟合成个阶惯性环节与个纯滞后环节的串联,这在实际中是 近似的。预估器在理想情况下......”

9、“.....而预估器对过程参数的变化很敏感, 而实际的控制对象本身就是近似的,而且参数也不可能不发生变动,因 此,预估器就不能很好地去实现其控制功能。因此,本课题拟采 用种更先进的控制来更好地实现预估控制。预估器反馈补偿环 节的参数是精确的。当被控对象参数化为串级 系统来看待,其等效主副调节器均是比例积分调节器,但对于实 际的串级调节系统,为了提高副回路的快速跟踪性能,副调节器应 该采用比例或比例微分调节器,而主调节器则应采用比例积分微分 调节器。因此,采用导前汽温微分信号的双回路系统的副回路......”

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