【摘 要】
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超临界机组主汽温度是具有大惯性、大迟延、非线性和时变性等复杂特性的控制对象。为了使主汽温的控制达到满意的效果,本文采用了主汽温串级控制系统,主回路采用PID结合Smith
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超临界机组主汽温度是具有大惯性、大迟延、非线性和时变性等复杂特性的控制对象。为了使主汽温的控制达到满意的效果,本文采用了主汽温串级控制系统,主回路采用PID结合Smith预估器控制,副回路采用PD控制,然后利用遗传算法辨识主汽温度的被控对象模型,并根据得到的估计模型来调整Smith预估器参数,以及利用遗传算法来优化PID参数,从而实现主汽温度的自适应控制。
在使用遗传算法辨识被控对象模型和优化PID参数时,先建立了相应的目标函数和约束条件,然后设计了遗传算法的运算流程,并针对传统遗传算法收敛精度低和运行速度慢的缺点,改进了遗传算法的种群初始化方法、选择算子、交叉算子和变异算子。最后以带纯迟延的一阶惯性环节模型为例,采用改进遗传算法实现了主汽温度被控对象的模型辨识,并使用MATLAB仿真获得了估计模型;根据获得的估计模型,采用改进遗传算法完成了控制器参数的优化,并使用MATLAB仿真获得了控制器参数。仿真结果证明了本文所用方法的正确性。
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