基于改进和声搜索算法的主蒸汽温度现场数据辨识

• 作者: 张方
• 来源期刊: 电工技术:下半月
• 学科: 生物学
• 关键词: 和声搜索算法 粒子群优化算法 现场数据 主蒸汽温度系统
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 页码范围: 140-141
• 页数: 2页
• 分类号: Q811.4

摘要

在主蒸汽温度现场数据的辨识中存在不少问题,而改进后的和声搜索算法能够更加精准地辨识现场的数据,是如今工厂使用频率较高的辨识方案。改进过的和声搜索法主要有应用到以下两个个技术:经验模拟法和离散相似法,而改进过的和声搜索法除了在温度现场数据辨识中能够拥有更高的精确性,其稳定性和整体性也是工厂频繁使用的原因。基于此,首先阐述了现场数据辨识中存在的几个实际问题,然后根据存在的问题针对性的制定和声搜索法的改进策略,最后结合改进的策略方向提出主蒸汽温度系统的HS辨识方案和现场数据辨识方案。

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