文献类型：期刊文章

作　　者：王朋[1] 刘林[2] 陈哲[1] 翟永杰[3] 周杰联[1]

机构地区：[1]广东电网有限责任公司电力科学研究院,广州510080 [2]广东电网有限责任公司佛山供电局,广东佛山528000 [3]华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室,河北保定071003

出　　处：《动力工程学报》

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS118)

年　　份：2015

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：191-196

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：将PID经验整定公式和自适应算子引入到微分进化(DE)算法中,在此基础上提出了改进的微分进化(IDE)算法,即采用PID经验整定公式指导DE算法中初始种群的产生,减少了DE算法寻优的随机性,加快了收敛速度且不依赖调试人员的经验,实现完全自适应获得PID参数.对具有严重参数不确定性、多扰动及大迟延的循环流化床(CFB)锅炉汽温控制系统进行仿真研究,并将IDE算法应用到某300 MW CFB锅炉主汽温控制系统中.结果表明:IDE算法寻优速度快、计算量小,对参数优化非常有效;与遗传算法(GA)整定PID参数的效果相比,IDE算法具有较好的调节品质和较强的鲁棒性,汽温控制效果得到明显改善.

关 键 词：CFB锅炉 DE算法  经验整定公式  自适应算子 PID参数

分 类 号：TP273]