基于CFSPSO算法的控制器参数优化

针对基本粒子群优化参数性能的不足及其优化算法易早熟的弊端,提出一种带压缩因子的二阶粒子群改进算法(CF-Sec PSO)。采用多种测试函数对改进算法进行测试,同时介绍控制器参数优化时目标函数的选取,将算法应用于电厂主汽温控制系统控制器参数优化中。仿真研究表明:与基本粒子群算法和带压缩因子粒子群(CFPSO)算法相比,改进的粒子群算法改善了算法的搜索速度及精度,有效避免陷入局部最优。将其应用于优化主汽温的PID串级控制器参数,改进算法提升了控制系统的性能,对实际控制系统中参数整定提供了重要参考,验证了该算法的适用性。     

改进型PSO在过热汽温PID控制系统中的应用

通过采用改进的粒子群优化(PSO)算法对锅炉过热汽温中的PID参数进行优化,分析了传统过热汽温控制方案的不足,提高了整个系统的鲁棒性.该方法的应用使得过热汽温得到了良好的控制,提高了经济运行效益,同时也说明了改进的粒子群算法寻优简单,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性,易于并行化.仿真结果表明,该算法是一种...     

基于改进型PSO算法的过热汽温PID参数优化

通过采用改进的粒子群优化（PSO）算法对锅炉过热汽温中的PID参数进行优化,分析了传统过热汽温控制方案的不足,提高了整个系统的鲁棒性。其应用使过热汽温得到了良好的控制,且提高了经济运行效益,同时也说明了改进的粒子群算法寻优简单,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性,易于并行化。仿真结果表明,该算法是一种效率很高的寻优方法,是PID参数优化的理想方法。     

基于改进粒子群算法的主汽温控制系统PID参数优化

介绍了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的PID控制器参数优化方法。通过将PSO基本算法中的惯性权重进行线性递减,很好地协调了PSO的全局与局部寻优能力。将改进的粒子群PID控制器参数优化方法应用于多扰动、大惯性的电厂主汽温控制系统,仿真结果表明,该方法在保证控制系统稳定性的基础上极大地提高控制系统的精度和快速性。     

基于改进广义预测控制的过热蒸汽温度优化

为保证超(超)临界机组过热蒸汽温度控制品质良好,提出了基于改进粒子群算法的阶梯式广义预测控制方法.首先利用模拟退火算法避免了粒子群算法(PSO)易于陷入局部最优问题,然后将改进后的PSO算法引入广义预测控制(GPC)的滚动优化环节中.建立了锅炉过热汽温的阶梯式广义预测串级控制系统.仿真结果表明,在不同负荷以及变工况下,相比于串级PID和传统广义预测控制,所提出的控制策略使过热汽温控制系统表现出更好的给定值跟随性能、良好的抗干扰性及负荷适应性.     

基于粒子群-量子操作算法的同步发电机非线性模型参数辨识

为解决同步发电机三阶非线性模型参数辨识问题,在将参数辨识问题转化为非线性优化问题的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法.考虑到PSO收敛速度慢、参数辨识精度低,而量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法收敛速度快、具有较好的全局搜索能力,将量子操作引入到PSO算法中,提出了粒子群-量子操作(particle swarm optimization with quantum operation,PSO-QO)优化算法.仿真试验结果表明,与PSO算法、QPSO算法相比,PSO-QO算法收敛速度快、参数辨识精度高、算法更为稳定;与经典扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKE)方法相比,PSO-QO具有更强的鲁棒性,尽管强噪声条件下参数辨识精度有所下降,但效果仍优于EKF.     

基于SA-PSO算法的主汽温控制系统参数优化研究

针对基本PSO算法本身存在着的对于离散的优化问题处理不佳,以及容易陷入局部最优等缺点,设计了一种引入线性递减权重机制与模拟退火算法(SA)思想的改进粒子群算法(SA-PSO),并将SA-PSO算法应用到火电厂主汽温控制系统的PID控制器参数整定中。MATLAB仿真实验结果表明:在62%,88%及100%3种不同负荷的工况下进行控制系统参数优化时,SA-PSO算法与基本PSO算法及传统Ziegler-Nichols参数整定法(Z-N法)相比,更加不容易陷入局部最优,提高了主汽温控制系统的控制品质。仿真实验的结果证明了SA-PSO算法的有效性以及在实际工业状况下的适用性。     

基于量子粒子群算法的电力系统无功优化

量子粒子群优化算法(QPSO)避免了粒子群算法(PSO)不能保证收敛到全局最优解的缺点,认为粒子具有量子的行为,并且可以在整个可行解空间进行搜索.无功优化问题是带有离散变量的非线性、不连续、多约束、多变量的复杂优化问题,应用QPSO算法并结合动态调整罚函数的方法来解决无功优化问题.通过对IEEE-30节点和IEEE-1...     

主汽温串级控制系统PSO优化方法的工程实践

常用的串级PID主汽温控制策略的控制品质在很大程度上取决于PID参数的整定.为获得最优控制参数,本文结合现场实际,给出了使用粒子群优化算法PSO对串级控制回路中主、副PI控制器同时进行优化的方法,指出了使用该方法时必须注意传递函数的选择、PID正反作用的判断及目标函数的确定3个方面的问题.仿真结果表明,优化后的控制器能有效克服原控制系统中由于参数设置不当导致的调节时间过长和执行机构频繁动作的缺点.实际投运效果也表明了参数优化后的主汽温控制效果取得了明显改善.     

基于改进粒子群算法的主汽温系统参数优化

为了提高基本微粒群算法的收敛性,提出了一种引入变异机制的新型粒子群算法,该算法使粒子以不同的概率变异。实验表明,算法的收敛速度得到提高,并且有效抑制了算法的早熟。将算法应用于电厂主汽温控制系统的优化,仿真结果表明,系统获得了较好的调节品质。