过热蒸汽温度量子粒子群优化无模型自适应控制

• 作者: 杨延西 谢宙桦 邓毅
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 过热蒸汽温度 滞后 无模型自适应控制 量子粒子群 参数寻优 仿真 阶跃响应 定值扰动
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 发电技术论坛
• 页码范围: 84-88,94
• 页数: 6页
• 分类号: TK32
• 字数: 2361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2016.04.084

摘要

火力发电厂锅炉过热蒸汽温度不仅具有大滞后特性,且其模型还会随锅炉负荷的变化而变化,故依赖数学模型设计的PID控制一直未取得较好的控制品质.对此,本文提出一种基于量子粒子群的改进无模型自适应控制(QPSO-IMFAC)算法,摆脱了对模型的依赖,利用量子粒子群(QPSO)算法对IMFAC算法控制参数寻优,解决了传统无模型自适应控制(MFAC)算法控制参数难以确定的问题.仿真结果表明:采用QPSO-IMFAC算法控制锅炉过热蒸汽温度时,系统具有强扰动抑制性和高鲁棒性,QPSO-IMFAC算法对锅炉过热蒸汽温度控制是有效的;对阶跃响应和定值扰动的控制效果均优于QPSO-PID算法.因此,可以将IMFAC算法实现于DCS控制中,且使用QPSO-IMFAC算法优化出的控制参数可作为锅炉过热蒸汽温度调节的基准值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨延西	西安理工大学自动化与信息工程学院	47	707	14.0	25.0
2	邓毅	西安理工大学自动化与信息工程学院	6	50	4.0	6.0
3	谢宙桦	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	3	1.0	1.0