【摘 要】
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仿生算法用于参数辨识是随着智能控制理论研究的不断深入及其在控制领域的广泛应用逐渐发展起来的。循环流化床锅炉与传统燃煤锅炉在燃烧方式等各方面都存在很大的差别,对循
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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仿生算法用于参数辨识是随着智能控制理论研究的不断深入及其在控制领域的广泛应用逐渐发展起来的。循环流化床锅炉与传统燃煤锅炉在燃烧方式等各方面都存在很大的差别,对循环流化床锅炉特性的了解是对其进行有效控制的前提。本文研究了两个典型的仿生算法:蚁群算法和遗传算法,分析了影响算法收敛速度和搜索效率的因素。选取450t/h 循环流化床锅炉为辨识对象,通过现场试验,采集得到锅炉床温的输入输出数据,并对这些数据进行整理,运用蚁群算法和遗传算法对控制对象进行参数辨识,拟合了对象的传递函数,并在此基础上完成了控制器参数优化问题,得到了具有现场指导意义的对象模型和控制器参数,验证了对算法进行改进的有效性。
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