遗传算法改进策略在套裁排样中的应用

针对遗传算法存在的局限性,总结了提高遗传算法性能和避免遗传算法早熟的一些策略。并将一些策略应用于我们研发的圆形套裁下料系统。实验证实这些策略有良好的效果。     

基于GA的循环流化床锅炉热工特性辨识及其应用

介绍遗传算法和450 t/h循环流化床锅炉系统特性,以床层温度系统和主蒸汽温度系统为例,通过遗传算法在热力系统特性的离线辨识和主蒸汽温度系统控制器参数整定的实际应用,说明热工特性辨识结果的可行性.     

基于改进遗传算法的无功优化在节能降损方面的研究

以系统网损为最小目标函数,建立无功优化的数学模型,将简单遗传算法与非线性规划法相结合,对传统遗传算法做出改进。利用矩阵实验室在电气和电子工程师协会14节点系统和30节点系统对改进遗传算法进行验证,仿真结果显示,该方法大幅降低了系统网损,提高了算法的优化性能,验证了算法的有效性。     

江门供电局AVC系统核心算法的探析

江门供电局自动电压控制（AVC）系统采用遗传算法作为优化搜索算法,并采用灵敏度分析法计算电力系统可控变量与状态变量之间的相互关系。介绍了AVC系统应用遗传算法的运算过程,讨论了灵敏度分析方法的原理及其在AVC系统中的应用,并对AVC系统的推广普及提出了一些看法。     

发电机组负荷分配的遗传算法

介绍了遗传算法的机理和特点,针对电力系统非线性和水火电联合系统的经济调度不易协调的特点,将遗传算法应用于电力系统经济调度的计算,并给出了计算的一般步骤,通过对一个三机水火电联合系统的经济调度的计算,验证了遗传算法对于计算电力系统经济调度的有效性。结果表明,遗传算法对目标函数的连续性及其导数的存在性没有严格的限制,因而非常适合于电力系统的优化计算;此外,运用遗传算法解算经济调度避免了对协调方程的求解     

基于非线性模型的水轮机调速系统智能辨识

将遗传算法用于水轮机及调速系统的数学建模和参数辨识.以现场试验数据为基础,分别用PLPF法和遗传算法进行了参数辨识,结果表明遗传算法能较准确地辨识出水轮机调速系统各个环节的数学模型,仿真曲线比其他两种方法更接近实际,体现了遗传算法在非线性模型辨识方面的优越性.该方法已编制成软件包,可视化操作,智能辨识,体现出重要的工程应用价值.     

进化多智能体技术在多目标优化中的应用

针对多目标优化研究中传统遗传算法存在的一些问题，引入人工智能领域新兴发展起来的多智能体技术，结合遗传算法形成进化多智能体系统来求解多目标优化问题，主要对进化多智能体系统框架、进化遗传算法进行了论述。     

基于改进遗传算法的可用传输能力对比研究

根据可用传输能力（ATC）问题求解的特点,构建了基于标准遗传算法的ATC优化模型。目标函数为在满足系统的静态安全约束条件的基础上,使受电区域所有负荷节点有功功率增量累加达到最大。并通过对传统遗传算法的改进,采用了自适应遗传算法,并引入了混沌理论,加入了三角函数选择算子,有效改善了ATC的求解特性。最后,以IEEE-30节点系统为例,对遗传算法的性能进行剖析,验证了文中所建模型和算法的有效性。     

基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究

为了加强永磁同步电机调速系统的智能控制,提出了一种基于遗传算法与模糊PID智能控制的永磁同步电机调速控制策略。首先建立永磁同步电机的基本模型,利用遗传算法对模糊PID控制器进行改进,优化其参数选择和提高控制效率,并搭建Simulink仿真模型和实验验证模型。其结果得到:利用遗传算法能够迅速得到模糊PID控制器的最佳匹配初始参数,且在电机启动阶段和突加干扰阶段,遗传改进模糊PID控制系统相比于传统的PID控制系统其转速、转矩以及三相电流输出均表现出更加稳定以及波动更小。系统出现干扰后,在该组合智能控制作用下系统在极短时间内恢复稳定,其动态响应速度显著快于传统PID控制方法。结果表明该基于遗传算法与模糊PID控制系统能够对永磁同步调速系统进行有效控制,进而使系统具有较优异的启动特性和动态稳定。     

自适应遗传算法在电厂主汽温控制系统优化中的应用

火力发电厂中的热工系统是一个复杂的系统,PID调节器是热工系统最主要的控制策略,直接影响机组的安全、经济运行。遗传算法作为一种智能优化算法,在解空间进行高效启发式搜索,而非盲目地穷举或完全随机搜索。应用自适应遗传算法对主汽温系统控制器参数进行优化,实验表明,这种优化方法能够获得令人满意的效果。     

基于遗传算法的矢量控制系统

提出了基于遗传算法参数寻优的矢量控制系统，选取适应度函数进行遗传算法操作。仿真实验结果表明，该系统较常规PID调节器构成的系统具有更好的动、静态性能和鲁棒性。     

基于概率鲁棒的PID控制器设计方法研究

针对具有实参数不确定性的热工过程，基于概率鲁棒方法，提出一种PID控制器设计方法。根据被控对象模型的参数摄动状态，计算闭环系统满足各条性能设计要求的概率，并对其进行综合作为优化算法的目标函数，利用遗传算法对PID控制器参数进行优化，用蒙特卡罗实验对控制系统进行鲁棒性检验。针对4种典型的热工过程进行了仿真试验，并与基于标称参数的设计方法以及传统的整定方法进行了比较。仿真结果表明，基于概率鲁棒的PID控制器设计方法对模型参数不确定性具有较好的鲁棒性，在被控对象存在一定的不确定性时，系统能以最大的概率满足设计要求，因此适用于具有参数不确定性的典型热力过程的控制。     

基于遗传整定的永磁交流伺服系统模糊免疫PID控制器

提出了一种基于遗传整定的模糊免疫PID控制器,并将其应用于永磁交流伺服系统之中.该控制方法将生物免疫反馈机理与模糊控制相结合,由一个常规的PID控制器和一个免疫型比例控制器顺序串联实现,其中免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理实现,PID及免疫比例控制器中的参数由遗传算法实现自寻优.利用功能强大的仿真工具Matlab/Simulink对交流伺服系统进行仿真,控制器算法简单,易于实现.结果表明,该控制方法具有响应速度快、鲁棒性强等优点,显著提高了系统性能.     

基于遗传算法的水轮机智能PID调速器研究

本文针对水轮机常规PID调速器中不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点 ,提出一种新的基于遗传算法的模糊自适应PID控制算法 ,该方法采用遗传算法优化模糊推理的模糊规则 ,并通过模糊推理求解PID参数的变化量。经过仿真表明 ,该控制算法具有良好的静态和动态性能 ,并且具有很强的鲁棒性     

Robust PID control design for permanent magnet synchronous motor: A genetic approach

In this paper, a robust PID control scheme is proposed for the permanent magnet synchronous motor (PMSM) using a genetic searching approach. Genetic algorithms (GAs) are powerful searching algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics. Based on a simple genetic algorithm, a set of PID parameters can be obtained such that the robust stability for the closed-loop system is guaranteed, the tracking performance is minimized subject to certain related cost function, and the disturbance rejection ability (H_∞ performance) subject to a prescribed attenuation level can also be achieved. Numerical solutions of the PID parameters constrained by three different objectives and simulation results are provided to illustrate the design procedure and the expected performances. Finally, the proposed PID control scheme for the PMSM is implemented by a DSP-based fully digital controller. From the experimental results, the performances can be achieved using the proposed PID control scheme. In opposition to trial and error, the PID parameters can be obtained systematically in this study. The proposed method is simple and is suitable for practical control design in the motor drive.     

基于Sugeno模糊推理的静止无功补偿器多模态切换方法

多模态控制主要采用快速切换控制方式实现,此方法在切换瞬间易引起控制器输出和系统响应出现抖动现象。为平滑过渡过程,提出了一种基于Sugeno模糊推理的控制模态切换方法,将不同控制器的控制输出作为输入引入到Sugeno系统的输出隶属函数,并将输出隶属函数的概念扩展以实现模态的平滑过渡。通过仿真分析基于非线性度变换比例积分微...     

基于遗传算法的永磁同步直线电机PID控制研究

由于永磁同步直线电机系统运行过程中参数摄动和负载扰动等问题的存在,传统 PID控制器无法满足高精度伺服控制系统的要求。设计出一种基于遗传算法(GA)优化的 PID 控制器,并通过 Simulink 对永磁同步直线电机控制系统进行建模和仿真实验。仿真和实验表明,采用 GA优化的PID控制器与传统的 PID控制器在指定速度和负载扰动条件下相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,能有效抑制参数摄动的影响并对负载扰动具有较强的鲁棒性,实验结果也证明了方案的有效性和可行性。     

300 MW循环流化床机组协调控制智能PID设计

针对循环流化床机组的协调控制系统,采用遗传算法对多变量PID控制器参数进行优化。结合PID和模糊控制两者的优点,采用了一种模糊自适应PID控制方法,不断修正变负荷时的PID参数,实现PID参数的实时调整,并对机组协调控制系统的模型做了仿真研究。结果表明:采用这种方法的控制效果更佳。     

直接转矩控制PID调节器智能优化设计

将遗传算法中的变异机制引入基本蚁群算法中,用遗传蚁群算法来优化直接转矩控制系统中PID调节器参数,提高了PID调节器的自整定能力,有效地降低了系统中的转速脉动,增强了系统的快速性和稳定性。仿真实验表明:该策略使直接转矩控制系统的动、静态性能得到了明显的提高和改善。     

MW级风力发电机变桨距控制的研究与实践

从MW级风力发电机主控制系统研发出发,对变桨距控制系统通过系统数学建模与仿真,确立了控制模型,并在风场现场进行实践。在实际运行中,验证了控制算法与PID参数的正确性,并根据现场工况对算法进行适当改进,取得了良好的控制效果。