基于遗传算法自适应pid在火电机组中应用

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1、内蒙古电力技术2016年第34卷第3期INNERMONGOLIAELECTRICPOWERdoi:10.3969/j.issn.1008-6218.2016.03.016基于遗传算法的自适应PID在火电机组中的应用辛晓钢,王彪,秦成果(内蒙古电力科学研究院,呼和浩特010020)一¨Ⅳ;摘要:将遗传算法中的遗传算子、选择算子、变异算子进行改进,并引入PID控制策略中,形成基于遗传算法的参数自适应PID控制策略。通过Matlab仿真及现场试验对该控制策略!进行了验证,并在火电机组主汽温度自动控制系统中加以应用。结果表明,该控制策略的控制性能良好,提

2、高了控制系统的控制品质和可靠性。关键词:遗传算法;PID;Matlab;主汽温度控制;控制策略文献标志码:B中图分类号:TK323文章编号:1008—6218(2016)03—0001-04ApplicationofAdaptivePIDBasedonGeneticAlgorithminThermalPowerUnitXINXiaogang,WANGBiao,QINChengguo(InnerMongoLiaPowerResearchInstitute,Hohhot010020,China)Abstract:Thegeneticfactor,se

3、lectionfactorandmutationoperatorofgeneticalgorithmwereimprovedandintroducedintothePIDcontrolstrategy,thecontrolstrategyofparameteradaptivePIDcontrolbasedongeneticalgorithmwasgenerated.ConfirmedbyMatlabsimulationincomputerandfieldtest,thestrategywasapplicatedinautomaticcontrol

4、ofthemainsteamtemperaturesystem,theresuhshowedthatthiscontrolstrategyperformancewasbetter,couldimprovecontrolqualityandsystemreliability.Keywords:geneticalgorithm;PID;Matlab;mainsteamtemperaturecontrol;controlstrategy0引言许多方面得到了广泛应用ii。本文对遗传算法控制策略进行研究,利用改进的遗传算法进行PID参数PID参数优化是一个

5、长期困扰工程技术人员的自整定,并采用Matlab仿真软件加以验证,在电厂问题,尽管现在已经有许多用于PID参数整定的方DCS系统中的应用取得了较好的控制效果。法,但均不够完善,不能使PID控制系统达到理想的控制效果。火电机组主汽温度控制系统控制对象1控制策略具有纯迟滞、大惯性的特点u,且调节机构由于受到长期冲刷造成控制对象线性不佳,这些问题给控制1.1遗传算法介绍系统PID参数的调节造成很大困难。1.1.1遗传算法公式遗传算法具有控制思路简单、容易实现、应用遗传算法实质上就是求函数极值的优化问题,效果好等优点,近年来在自适应控制、组合优化等如公式

6、(1)所示。[收稿日期】2016—04—22[作者简介】辛晓钢(1974),男,内蒙古人,硕士,高级T程师,从事热控自动化技术研究工作。2内蒙古电力技术2016年第34卷第3期Irain[f(X)I,(1)t,=0/1le(£)l+:(t))dt+0/,(4){s.t.X∈A.(2)lA。(3)其中,e(£)为系统误差,Ix(t)为控制器输出,tu为上升其中,,⋯,】,为决策变量)为控制系时间,0/、0/2、0/3为权值。统目标函数,也叫适应度函数;公式(2)、(3)为约束1.2.2选择算子的设计条件;U为基本空问,A为的一个子集。满足约束根据目

7、标函数求出个体相对适应度,第几个累条件的解称为可行解,集合A表示南满足约束条积概率等于第n一1个累积概率与第n个个体的相对件的解组成的1个集合,叫作可行解集合。适应度的和,其中1≤n≤Ⅳ_1。再利用随机函数产遗传算法主要是对公式(1)中适应度函数的确生1个0~1的随机数。若该随机数大于第n一1个累定和解析。确定适应度函数的方法主要有两种:1积概率且小于第n个累积概率,则该相对适应度对种是用目标函数的形式给出原始适应度函数,另1应的个体被选中。种是用目标函数变换的方式来定义标准适应度函1.2.3交叉部分计算数。原始适应函数是求解目标的直接表示,通常

8、采根据目标函数求出个体相对适应度,对个体相用目标函数作为个体的适应性度量。如在求解极对适应度进行降序排列,然后计算个体的累积概值问题mi

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1、内蒙古电力技术2016年第34卷第3期INNERMONGOLIAELECTRICPOWERdoi:10.3969/j.issn.1008-6218.2016.03.016基于遗传算法的自适应PID在火电机组中的应用辛晓钢,王彪,秦成果(内蒙古电力科学研究院,呼和浩特010020)一¨Ⅳ;摘要:将遗传算法中的遗传算子、选择算子、变异算子进行改进,并引入PID控制策略中,形成基于遗传算法的参数自适应PID控制策略。通过Matlab仿真及现场试验对该控制策略!进行了验证,并在火电机组主汽温度自动控制系统中加以应用。结果表明,该控制策略的控制性能良好,提

2、高了控制系统的控制品质和可靠性。关键词:遗传算法;PID;Matlab;主汽温度控制;控制策略文献标志码:B中图分类号:TK323文章编号:1008—6218(2016)03—0001-04ApplicationofAdaptivePIDBasedonGeneticAlgorithminThermalPowerUnitXINXiaogang,WANGBiao,QINChengguo(InnerMongoLiaPowerResearchInstitute,Hohhot010020,China)Abstract:Thegeneticfactor,se

3、lectionfactorandmutationoperatorofgeneticalgorithmwereimprovedandintroducedintothePIDcontrolstrategy,thecontrolstrategyofparameteradaptivePIDcontrolbasedongeneticalgorithmwasgenerated.ConfirmedbyMatlabsimulationincomputerandfieldtest,thestrategywasapplicatedinautomaticcontrol

4、ofthemainsteamtemperaturesystem,theresuhshowedthatthiscontrolstrategyperformancewasbetter,couldimprovecontrolqualityandsystemreliability.Keywords:geneticalgorithm;PID;Matlab;mainsteamtemperaturecontrol;controlstrategy0引言许多方面得到了广泛应用ii。本文对遗传算法控制策略进行研究,利用改进的遗传算法进行PID参数PID参数优化是一个

5、长期困扰工程技术人员的自整定,并采用Matlab仿真软件加以验证,在电厂问题,尽管现在已经有许多用于PID参数整定的方DCS系统中的应用取得了较好的控制效果。法,但均不够完善,不能使PID控制系统达到理想的控制效果。火电机组主汽温度控制系统控制对象1控制策略具有纯迟滞、大惯性的特点u,且调节机构由于受到长期冲刷造成控制对象线性不佳,这些问题给控制1.1遗传算法介绍系统PID参数的调节造成很大困难。1.1.1遗传算法公式遗传算法具有控制思路简单、容易实现、应用遗传算法实质上就是求函数极值的优化问题,效果好等优点,近年来在自适应控制、组合优化等如公式

6、(1)所示。[收稿日期】2016—04—22[作者简介】辛晓钢(1974),男,内蒙古人,硕士,高级T程师,从事热控自动化技术研究工作。2内蒙古电力技术2016年第34卷第3期Irain[f(X)I,(1)t,=0/1le(£)l+:(t))dt+0/,(4){s.t.X∈A.(2)lA。(3)其中,e(£)为系统误差,Ix(t)为控制器输出,tu为上升其中,,⋯,】,为决策变量)为控制系时间,0/、0/2、0/3为权值。统目标函数,也叫适应度函数;公式(2)、(3)为约束1.2.2选择算子的设计条件;U为基本空问,A为的一个子集。满足约束根据目

7、标函数求出个体相对适应度,第几个累条件的解称为可行解,集合A表示南满足约束条积概率等于第n一1个累积概率与第n个个体的相对件的解组成的1个集合,叫作可行解集合。适应度的和,其中1≤n≤Ⅳ_1。再利用随机函数产遗传算法主要是对公式(1)中适应度函数的确生1个0~1的随机数。若该随机数大于第n一1个累定和解析。确定适应度函数的方法主要有两种:1积概率且小于第n个累积概率,则该相对适应度对种是用目标函数的形式给出原始适应度函数,另1应的个体被选中。种是用目标函数变换的方式来定义标准适应度函1.2.3交叉部分计算数。原始适应函数是求解目标的直接表示,通常

8、采根据目标函数求出个体相对适应度,对个体相用目标函数作为个体的适应性度量。如在求解极对适应度进行降序排列,然后计算个体的累积概值问题mi

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