【摘要】：制粉系統(tǒng)作為燃煤機(jī)組燃燒系統(tǒng)的重要組成部分,其在最優(yōu)參數(shù)下安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)提高機(jī)組的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性至關(guān)重要。因此,對(duì)制粉系統(tǒng)進(jìn)行建模與控制的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。制粉系統(tǒng)的建模和控制問(wèn)題都可以轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問(wèn)題,在求解最優(yōu)化問(wèn)題中,因?yàn)槿后w智能算法分布式、魯棒性好、具有良好的可擴(kuò)展性和廣泛適用性的特點(diǎn)而得到廣泛應(yīng)用。本文將群體智能算法中模擬生物進(jìn)化的遺傳算法和模擬鳥(niǎo)類(lèi)覓食的粒子群算法應(yīng)用于制粉系統(tǒng)的建模與控制中。首先對(duì)制粉系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了分析,將制粉系統(tǒng)看作一個(gè)雙入雙出的多變量控制系統(tǒng)。然后對(duì)群體智能法中的基本遺傳算法、遺傳算法的改進(jìn)型—多種群遺傳算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行了介紹,針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的粒子群算法。并從經(jīng)典的測(cè)試函數(shù)中選出五種常用函數(shù)對(duì)改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了改進(jìn)粒子群算法的可行性與優(yōu)越性。為了得到制粉系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)某電廠正常運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù),應(yīng)用多種群遺傳算法和改進(jìn)粒子群算法對(duì)制粉系統(tǒng)進(jìn)行多變量系統(tǒng)建模,仿真結(jié)果表明群體智能算法可以得到制粉系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型。由于制粉系統(tǒng)各變量之間存在耦合,為了消除變量間的耦合作用,應(yīng)用前饋補(bǔ)償法對(duì)制粉系統(tǒng)進(jìn)行解耦。針對(duì)解耦補(bǔ)償后的系統(tǒng),采用群體智能算法對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)表明群體智能算法優(yōu)化后的控制器對(duì)制粉系統(tǒng)具有良好的控制效果。
【圖文】：

圖 4-3 處理后的數(shù)據(jù)根據(jù)制粉系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性和初步辨識(shí)實(shí)驗(yàn)，可以選擇無(wú)純遲延的二階慣性為每個(gè)通道的標(biāo)準(zhǔn)傳遞函數(shù)，如式（4-13）所示。( )2( )1KW STS(4-13其中辨識(shí)參數(shù)為 K、T，，目標(biāo)函數(shù)選擇為式（4-9）。應(yīng)用多種群遺傳算法進(jìn)行辨識(shí)，算法的各項(xiàng)參數(shù)取值與 4.5.1 節(jié)中的取值相同。剛開(kāi)始進(jìn)行參選擇時(shí)，先選擇一組較大的參數(shù)區(qū)間進(jìn)行辨識(shí)，根據(jù)辨識(shí)結(jié)果逐步調(diào)整辨的區(qū)間，直到得到滿(mǎn)意的便是結(jié)果為止。多種群遺傳算法得到的系統(tǒng)輸出結(jié)果如圖 4-4、圖 4-5 所示。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TM621;TP273;TP18

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本文編號(hào)：2600448