基于混合粒子群算法的生物质气化炉改进模糊串级控制

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针对生物质气化过程是一个具有非线性、非最小相位特征、不稳定性、大时滞和负荷干扰特点的动态过程,提出一种基于混合PSO的改进模糊串级控制算法,在改进模糊控制算法中通过用历史的数据信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依据,从而及时地反映出被控制量的变化趋势,并引入比例环节,克服了传统模糊控制器结构上的缺陷,能较好的适应具有大延迟对象。为了优化模糊控制器的量化因子,通过将PSO算法和共轭梯度法有机结合组成的混合PSO算法对模糊控制中量化因子的寻优,解决了模糊控制器量化因子参数调整的烦琐性。试验结果验证了该方法的
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