【摘 要】
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电力工业的发展促进了发电机组单机容量和参数正不断增加，对控制系统的控制品质也提出了更高的要求。掌握被控对象的数学建模和控制器参数优化是过程控制系统分析、设计、调试
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电力工业的发展促进了发电机组单机容量和参数正不断增加，对控制系统的控制品质也提出了更高的要求。掌握被控对象的数学建模和控制器参数优化是过程控制系统分析、设计、调试和获得较高控制品质的关键。本文将实数编码的自适应混合遗传算法在运用于火电厂协调控制系统对象参数辨识和控制器参数优化中，通过仿真证明了该方法的有效性。
论文主要分为三部分。第一部分对基本遗传算法进行改进。针对传统遗传算法解决问题时普遍存在的早熟和局部收敛的问题，本文提出一种实数编码自适应混合遗传算法。第二部分研究将这种实数编码自适应混合遗传算法运用于协调控制系统对象参数辨识。首先简述了基于遗传算法的对象辨识原理和方法。然后将这种改进算法运用于一个125MW机组的协调控制系统参数辨识。由于基于阶跃响应曲线拟合的系统辨识方法是以响应曲线拟合程度为判定准则而进行工作的，理论上一个系统存在无穷多个满足拟合条件的对应系统模型问题，本文对基于遗传算法的这类辨识方法的可能性和可靠性进行了分析，并得出肯定的结论，为此类系统辨识方法的工程应用提供了依据。第三部分研究将这种实数编码自适应混合遗传算法运用于协调控制过程的PID参数优化。首先对PID参数的整定技术进行了简单综述。在此基础上，提出一种基于实数编码自适应混合遗传算法的PID参数优化整定技术。该方法直接利用遗传算法的全局寻优能力来得到目标函数的全局最优。仿真研究结果显示该方法是有效的。论文对遗传算法的原理和各种算子进行了定性的分析，改进了传统遗传算法的策略，捉高了全局寻优能力，并将改进的遗传算法应用于火电厂协调过程辨识和PID参数优化，仿真结果表明该算法是有效的，具有很好的工程推广应用价值。
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