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时间:2020-03-28
《基于改进PSO的原动机仿真系统PI参数优化.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第24卷第1期电力系统及其自动化学报Vo1.24NO.12012年2月ProceedingsoftheCSU—EPSAFeb.2O12基于改进PSO的原动机仿真系统PI参数优化曾崇群,刘觉民,鲁文军,宋海燕(湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082)摘要:原动机仿真系统中的速度电流综合调节器实质为PI调节器,其比例系数k和时间常数r依靠传统方法难以确定。针对此问题,提出一种改进的粒子群优化算法,以ITAE指标作为改进PSO优化算法的适应度函数。通过具体实例,运用MATLAB仿真试验,比较分析传
2、统方法、免疫遗传算法和改进粒子群算法的控制效果。试验结果表明:改进的PSO优化算法简单实用,并可显著提高原动机仿真系统的动态特性。关键词:粒子群优化;原动机仿真;PI调节器;参数优化中图分类号:TM743文献标志码:A文章编号:1003—8930(2012)01—01O0~04OptimizingPIParametersinPrimeMoverSimulationSystemBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithmZENGChong—qun
3、,LIUJue—min,LUWen—jun,SONGHal—yan(CollegeofElectricalandInformationEngineering,HunanUniversity,Changsha410082,China)Abstract:Intheprimemoversimulationsystem,parametersofthePIregulator,suchasratiocoefficientkPandtimeconstantvL,aredifficulttObedetermine
4、dbythetraditiona1methods.Tosolvethisproblem,thispa-perproposedanimprovedPSOalgorithmwiththeITAEcriterionofspeederrorsasthefitnessfunctionoftheimprovedPSOalgorithm.ByusingthespecificexampleandtheMATLABsimulation,thetraditionalmethod,theimmunegeneticalg
5、orithmandtheimprovedparticleswarmcontrolwerecompared.TheresultsshowedthattheimprovedPSOalgorithmcaneasilyandaccuratelyfindtheoptimalPIparameters,andsignificantlyen—hancetheenablethedynamiccharacteristicofprimemoversimulationsystem.Keywords:particleswa
6、rmoptimization;primemoversimulation;PIregulator;parameteroptimization原动机仿真系统主要包括调速器仿真和原动优组合的选择须依靠工程经验和反复试验获得;若机自平衡特性仿真,其基本特性即指的自平衡特模拟不同容量机组、改变原动机的额定输出功率,性。自平衡特性是所有作旋转运动元件的普遍规须重新调定PI参数才能保持原有动态特性不变,律,只不过因为能量来源及通道、机械结构等的差这不仅耗费大量时间,还需进行繁琐的现场试别而存在不同的自平衡系数K
7、。在额定负载时,原验]。近来,有学者将免疫遗传算法应用于PI参数动机(水轮机、汽轮机)的特性曲线为45。,其自平的优化,直接用于现场运行调试,并取得了较好的衡系数K≈1,而直流电动机由于电枢电阻R很效果。它克服了传统算法耗时耗力、控制性能不理小,固有机械特性很接近水平线,自平衡系数K一想等诸多不足,但存在群体规模、染色体尺度、交叉30~40。由此可见,在不采取措施的情况下,直流与变异概率等参数较难确定、易产生早熟收敛等问电动机固有的机械特性难以模拟原动机的自平衡题,并且其性能对参数有较大的依赖]。
8、特性。为此,引入了电流速度综合调节器llq]。本文提出一种改进的PSO优化算法,以ITAE按照传统方法,比例系数k和时间常数r最指标作为改进PSO优化算法的适应度函数。该改收稿日期:201012—20;修回日期:2011—0326基金项目:湖南省科技计划项目(2010CK3016);湖南大学“中央高校基本科研业务费”能力培养类项目(2009y)第1期曾崇群等:基于改进PSO的原动机仿真系统PI参数优化·101·进的PSO优化算法既避免了寻优过程过早陷入局法全局搜索能力和局部搜索能力
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