超临界机组直流锅炉主汽温控制策略研究

针对超临界机组汽温控制系统的特点和需求,结合某600MW超临界机组工程实例,介绍了主汽温控制采用燃水比调整和二级喷水减温调节方案的工作原理和设计要点二级喷水减温采用了双回路调节,实践证明,该系统较传统的串级等控制方案运行更稳定,运行人员易于调试,取得了很好的控制效果.     

改进思维进化算法在过热汽温系统中的应用

应用改进的思维进化算法优化PID参数。思维进化算法的子群体间彼此独立操作,因此会有重复操作,重叠的区域,因而造成资源浪费。将小生境技术引入到思维进化算法。它对群体进行划分,减少重复搜索,保持群体的多样性,提高搜索效率。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表明:改进的思维进化算法寻优速度快,计算量小,对PID参数优化是非常有效的,使得主汽温控制系统取得了较好的控制品质,系统的鲁棒性比较强。     

一种改进的无局部搜索的类电磁机制算法

基于种群的类电磁机制算法是一种随机搜索算法,种群粒子在所受其他个体的合力作用下以随机步长运动。由于EM算法在计算粒子间的作用力时,粒子间距离对作用力大小的影响过大,从而导致EM算法本身的局部搜索能力较弱。根据粒子之间距离的不同情况计算个体间作用力大小,从而弱化了距离对作用力大小的影响。同时,通过引入分力权重系数,调整了吸引／排斥作用对合力的影响。粒子的运动则是根据粒子所受合力与最优粒子对该粒子引力的夹角大小来判断粒子是按合力方向运动,还是背离合力方向运动。另外,该改进的EM算法中还去掉了EM算法中局部搜索部分。实验测试结果表明,该改进的无局部搜索的EM算法提高了解的精度,并能更好的解决高维优化问题。     

基于遗传算法的广义预测PID控制及其在锅炉主汽温系统中的应用

针对超超临界机组的主汽温控制,提出了一种广义预测PID控制方法,该方法采用改进遗传算法对PID控制器参数进行在线优化.采用了一种基于广义预测控制性能指标的遗传算法寻优思路,建立了主、副回路PID参数优化模型;在选择、交叉和变异算子方面,初始种群设计方面和交叉、变异概率调整方面对遗传算法进行了改进.最后对广东潮州电厂某锅炉现场连续运行的历史数据进行了控制仿真,结果表明采用基于改进遗传算法的预测PID控制策略后,系统在动、静态特性和变负荷能力上均比常规串级系统效果更好.     

一种基于佳点集的类电磁机制算法

提出了一种改进的类电磁机制算法——基于佳点集的类电磁机制算法.该算法运用数论中的佳点集理论构造初始种群;改进了局部搜索算法;运用改造后的公式计算粒子之间的作用力;设计了一种自适应移动算子来更新粒子.实验结果表明,改进后的算法能更快、更精确地收敛于问题的全局最优值.     

基于模糊RBF神经网络的主汽温控制系统

本文主要研究应用模糊神经网络实现主汽温控制系统,采用神经网络的学习能力来优化权值,在不同负荷下都取得了较好的控制效果.     

电站锅炉主汽温自适应PID控制

提出了热工过程对象拟线性数学模型,导出了在变工况条件下PID控制器参数与热工对象模型参数之间的关系,建立了新的PID参数调整算法．增益函数可以根据热工过程的理论分析或稳态工况数据统计分析获得,微分时间函数与积分时间函数之间的关系可以根据控制器内部不振荡原则来确定。这样可将PID在线调整参数从3个减少到1个,简化了现场整定算法．针对锅炉主汽温控制对象,提出了以动态超调量为准则的PID参数在线调整算法,可提高锅炉主汽温控制品质,并通过例子进行了验证．     

主汽温自适应预估控制方法的研究

针对考核机组过热汽温对象的迟延特性，采用静态增益变化的自适应Ｓｍｉｔｈ预估器，设计了一个过热汽温自动控制系统。仿真实验证明，系统调节器品质好，实现简单，组态方便，有实用价值     

基于FUZZY-PID的主汽温控制

基于ＳＴＡＮ－９０火电机组全仿真机系统平台，选用全论域范围内带自调整因子的模糊控制器与ＰＩ控制器相结合的复合控制方案设计过热器减温控制系统：编程建立相关模糊控制算法并组态实现了控制系统功能．动态试验结果表明，与常现ＰＩＤ串级控制系统相比该系统达到了更好的动、静态性能。     

Practical electromagnetism-like mechanism algorithm

The function optimization principle of the original Electromagnetism-like mechanism (EM) algorithm and some problems of it are analyzed, such as large computation, low convergence rate, and pathological feature in the total force formula. A new pratical EM algorithm is proposed according to the problems above. The power formula is simplified by adopting the method for normalizing the objective function value. The correction factor is introduced into the total force formula, so that the pathological feature in the total force formula is eliminated, the impact of the distance factor on the force between population particles weakened, and the convergence rate increased. Experiments show that the improved algorithm has a faster convergence speed and higher solution accuracy.     

Improved electromagnetism-like mechanism algorithm

Based on the principle of the electromagnetism-like mechanism(EM) algorithm, the algorithm's optimization mechanism is studied. An improved electromagnetism-like mechanism algorithm is proposed to solve the problems of the original EM algorithm, such as non-uniform initial population, low search efficiency, and pathological feature in the total force formula. The new algorithm generates the initial population with the uniform design method, improves the local search algorithm with the hybrid chaotic pattern search method and calculates the total force between particles with the modified equation. Besides, an adaptive formula of movement is designed to update the locations of those particles. Experimental results show that the improved algorithm has a better convergence result and a higher solution accuracy.     

一种采用类电磁机制算法的线性分类方法

根据最优超平面和类电磁机制算法的思想,提出了一种组合优化线性分类方法.该方法利用样本训练提取样本个体的类别特征,寻找到将类别分类的最优超平面,设计并实现了一种采用改进的类电磁机制算法的组合优化线性分类方法.试验取得了很好的分类效果,证实了组合优化线性分类方法的可行性.     

免疫优化变参数PID控制及其应用

针对工程实际应用,提出了一种改进的变参数PID控制策略。新的控制策略不论对于调节还是设定值跟踪均具有很好的控制效果,对于工业实际中常见的大滞后对象也有很好的抗干扰性能和较强的鲁棒性。为了使变参数PID控制取得更好的效果,采用免疫遗传算法进行设计参数的优化整定。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究,结果表明,免疫遗传算法的特点使得它具有全局优化的能力,对变参数PID控制的参数优化设计是成功和有效的,使得汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。     

基于粒子群优化的汽温系统神经网络自整定PID控制

为了使神经网络PID取得更好的控制性能,采用改进的粒子群算法对神经网络的权值进行优化,通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究结果表明,所提出的嵌入混沌序列的小生境粒子群算法可以避免局部极小,具有全局优化的能力,对神经网络PID的权值优化是成功和有效的,使得具有多模型特性的汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。     

基于状态变量-多模型的主汽温控制系统

在现代火力发电厂控制中,锅炉出口过热蒸汽温度(主汽温)是锅炉的主要参数之一,对电厂的安全经济运行有着重大的影响。针对主汽温系统大惯性、非线性的特点,提出了基于状态变量-多模型的控制方案,即先采用状态反馈补偿主汽温的惯性,以PID作为控制器对补偿后的广义被控对象进行控制;再针对不同工况下对象特性的变化,对各工况控制子系统进行模态综合,实现大范围的控制。对主汽温系统的仿真结果表明,该方案可以较好地解决系统的大惯性和非线性问题。     

类电磁优化的片上网络低功耗映射算法

针对基于2D Mesh结构的片上网络功耗优化问题,提出了一种类电磁优化的片上网络低功耗映射算法．该算法采用实数编码机制,将类电磁算法应用于求解离散问题．使用轮盘赌的选择机制进行种群初始化,提高初始化粒子的质量,从而提高算法效率;利用调整序的方法进行局部搜索,提高粒子在局部范围内的精细搜索能力;设计电荷计算公式求解合力,用阈值滤掉作用力甚微的粒子,提高搜索最优解的效率．实验表明:改进类电磁的映射算法与现有的遗传算法、蚁群算法相比,平均节能达20.35％和12.58％,有效地降低了片上网络通信能耗,并且能耗分布更加均匀,算法效率更高．     

Modified electromagnetism-like algorithm and its application to slope stability analysis

In the view of the disadvantages of complex method (CM) and electromagnetism-like algorithm (EM), complex electromagnetism-like hybrid algorithm (CEM) was proposed by embedding complex method into electromagnetism-like algorithm as local optimization algorithm. CEM was adopted to search the minimum safety factor in slope stability analysis and the results show that CEM holds advantages over EM and CM. It combines the merits of two and is more stable and efficient. For further improvement, two CEM hybrid algorithms based on predatory search (PS) strategies were proposed, both of which consist of modified algorithms and the search area of which is dynamically adjusted by changing restriction. The CEM-PS1 adopts theoretical framework of original predatory search strategy. The CEM-PS2 employs the idea of area-restricted search learned from predatory search strategy, but the algorithm structure is simpler. Both the CEM-PS1 and CEM-PS2 have been demonstrated more effective and efficient than the others. As for complex method which locates in hybrid algorithm, the optimization can be achieved at a convergence precision of 1×10⁻³, which is recommended to use.