基于粒子群优化算法的模糊控制在电厂过热汽温控制中的应用

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在现代火电厂机组运行中,主汽温一直被作为一个非常重要的考核指标,它兼顾着机组安全性与经济性。主汽温系统具有较大的延迟、时变和非线性以及难以建立精确的数学模型等特性,很多研究人士采用了新型的智能控制策略取代传统的PID控制将其应用于主汽温控制中,并取得了良好的控制效果。其中模糊控制也较多的应用于控制系统中,本文在传统的模糊控制中加入了新的尝试,引入了变论域思想,变论域模糊PID控制器既克服了模糊控制输入输出论域不变化,控制精度不高的缺点,又兼具模糊控制器的结构简单和不依赖被控对象数学模型的优点。本文的主要研究内容如下:  首先介绍了主汽温对象的静态特性和动态特性,以及影响主汽温的几个主要因素和传统的控制主汽温的方法,分析各种因素扰动下主汽温随时间变化的动态关系,给出了主汽温系统的数学模型;接下来介绍了传统模糊控制的基本原理及特点,引出变论域模糊控制思想并介绍了其原理,其核心思想是通过伸缩因子来实时调整输入输出论域,据此设计了一种变论域模糊控制器。  最后,加入了粒子群优化算法,将其和变论域模糊PID控制器相结合,采用某300MW机组的过热汽温模型,用Matlab搭建仿真模块,编写了算法程序,通过对Kp、Ki、Kd、Ke、Kec等5个参数寻优,仿真得到阶跃响应曲线,结果表明,该控制系统缩短了调节时间,超调量很小,控制效果较好。
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