原文服务方: 自动化与仪表       
摘要:
针对直接空冷背压控制系统的复杂性,传统的辨识方法存在着收敛速度慢和辨识精度低的问题.该文通过利用某300 MW直接空冷机组运行过程中获取的参数,设计基于自适应权重的粒子群(PSO)寻优算法对参数进行智能辨识,得出背压控制系统的最佳模型参数.另外选取其他时间段运行数据对模型进行验证,结果表明,在某一稳定负荷工况下,基于自适应权重的粒子群算法辨识出的模型能很好地表征背压控制系统的实际动态特性,该文所建立的模型对直接空冷系统对象模型智能辨识以及自动控制策略的优化等方面具有一定参考价值.
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文献信息
篇名 基于改进PSO算法的直接空冷背压模型辨识
来源期刊 自动化与仪表 学科
关键词 直接空冷 背压控制系统 自适应权重 粒子群算法 智能辨识 对象模型
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 控制系统与智能制造
研究方向 页码范围 44-48
页数 5页 分类号 TK39
字数 语种 中文
DOI 10.19557/j.cnki.1001-9944.2018.08.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 白建云 山西大学自动化系 61 343 9.0 15.0
2 曲燕 山西大学自动化系 4 9 2.0 3.0
3 李永茂 10 27 4.0 4.0
4 冯赓 山西大学自动化系 4 9 2.0 3.0
5 孟新雨 山西大学数学科学学院 3 3 1.0 1.0
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直接空冷
背压控制系统
自适应权重
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智能辨识
对象模型
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自动化与仪表
月刊
1001-9944
12-1148/TP
大16开
1981-01-01
chi
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