【正文】 洛陽理工學院畢業(yè)設計（論文） I 遺傳算法在主 蒸汽溫度 控制 系統(tǒng) 中的應用 摘 要 在電廠 熱工生產(chǎn)過程中，主蒸汽溫度控制的任務是 維持過熱器出口蒸汽溫度在允許范圍之內(nèi)。過熱汽溫被控對象是一個多容 環(huán)節(jié)，它的純遲延時間和時間常數(shù)都比較大，干擾因素多，對象模型不能精確確定，中間測點不易取， 由于其特有的復雜性，使得模型的獲取有一定的難度 。PID 調(diào)節(jié)是熱工系統(tǒng)最主要的控制策略，它直接影響機組的安全、經(jīng)濟運行 。 遺傳算法作為一種智能優(yōu)化算法，它是在解空間進行高效啟發(fā)式搜索，而非盲目地窮舉或完全隨機搜索，應用遺傳算法對主汽溫系統(tǒng)控制器參數(shù)進行優(yōu)化，實驗表明 ，應用遺傳算法優(yōu)化控制器參數(shù) 的優(yōu)越性。仿真結果表明，在主 蒸 汽溫度控制系統(tǒng)中 ， 本文所設計的 用改進的遺傳算法優(yōu)化的 PID 控制器比常規(guī)的 PID 控制器有更好的控制效果 。 關鍵詞 ：遺傳算法；主汽溫控制；熱工系統(tǒng)；調(diào)節(jié)器參數(shù)； 參數(shù)優(yōu)化 洛陽理工學院畢業(yè)設計（論文） II GENETIC ALGORITHM IN THE MAIN STEAM TEMPERATURE CONTROL ABSTRACT In the process of thermodynamic engineering in power plant,the main task in main steam temperature control is to control the superheated steam temperature to some required range. The super heated steam temperature object is a multicontainer deadline time and time constant is relatively big. It has many disturbances,Its object model is not accurately is not easy to measure steam temperature in the superheated implement. due to its unique plexity, making the model to obtain a certain degree of difficulty. PID regulation is the most impor tant thermal system control strategy, w hich directly affect the unit39。s safety, economic operation. Adaptive geic algorithm as an intelligent optimization algorithm, which is the efficient heuristic solution space, rather than blindly exhaustive or pletely random search, geic algorithm, the main steam temperature system controller parameters optimization, experiments show that Application of geic algorithm to optimize the controller parameters. The simulation results show that in the main steam temperature control system, designed in this paper a modified geic algorithm to optimize the PID controller than the conventional PID controller has better control effect. Keywords: Geic algorithms, Main steam temperature control, Thermal system, Regulator parameters, Optimization 洛陽理工學院畢業(yè)設計（論文） III 目 錄 前 言 ....................................................................................................... 1 第 1 章 主汽溫調(diào)節(jié)系統(tǒng)的控制方案 ................................................... 1 傳統(tǒng)主汽溫調(diào)節(jié)系統(tǒng) ............................................................... 1 主汽溫串級調(diào)節(jié)系統(tǒng) ..................................................... 1 采用導前汽溫微分信號的雙回路汽溫調(diào)節(jié)系統(tǒng) ........ 2 先進的主汽溫控制策略 ........................................................... 3 第 2 章 遺傳算法的基礎知識 ............................................................... 5 遺傳算法的概念 ........................................................................ 5 遺傳算法的生物學原理 ................................................. 5 遺傳算法的發(fā)展 ............................................................. 5 遺傳算法的特點 ............................................................ 6 遺傳算法的工作原理 ..................................................... 7 遺傳算法的基本操作 ..................................................... 8 遺傳算法的數(shù)學基礎 ............................................................... 9 模式的階和模式的定義距 ............................................. 9 模式定理 ......................................................................... 9 積木塊假設 .................................................................... 10 基本遺傳算法 (SGA)的組成 .................................................. 10 編碼 .................................................................................11 適應度函數(shù) .................................................................... 12 遺傳算子 ........................................................................ 12 遺傳算法的運行參數(shù) ................................................... 14 遺傳算法的收斂性 ....................................................... 14 用步驟遺傳算法的應 ............................................................. 15 基本遺傳算法的不足 ............................................................. 15 第 3 章 改進的遺傳算法優(yōu)化 PID 控制器 ........................................ 17 PID 控制器的結構 .................................................................. 17 改進遺傳算法 .......................................................................... 17 參數(shù)編碼 ........................................................................ 17 洛陽理工學院畢業(yè)設計（論文） IV 初始群體的產(chǎn)生 ........................................................... 18 確定交叉概率和變異概率 ........................................... 19 遺傳算子的改進 ........................................................... 19 仿真結果分析 .......................................................................... 20 結 論 ..................................................................................................... 23 謝 辭 ....................................................................................................... 24 參考文獻 ................................................................................................. 25 附 錄 ..................................................................................................... 27 外文資料翻譯 ........................................................................................ 36 洛陽理工學院畢業(yè)設計（論文） 1 前 言 近二十年來，火 電廠鍋爐機組越來越向大容量、高參數(shù)、高效率的方向發(fā)展，對機組熱工自動控制系統(tǒng)控制品質(zhì)的要求也隨之提高。主蒸汽溫度是一個很重要的控制參數(shù)，它控制的任務是維持過熱器出口蒸汽溫度允許的范圍之內(nèi)，并保護過熱器，使其管壁溫度不超過允許的工作溫度。 目前，在火電廠中，各種類型的 PID 控制器因其結構簡單、參數(shù)的物理意義明確、易于調(diào)整并且具有一定的魯棒性，在理論上有成熟的穩(wěn)定性設計和參數(shù)整定方法，同時在工程應用中積累了豐富的經(jīng)驗。而在熱工系統(tǒng)中單純形法，專家整定法應用較廣。雖然這些方法都具有良好的尋優(yōu)特性，但是卻存在一些弊 端，單純形法對初值比較敏感，容易陷入局部最優(yōu)化解，造成尋優(yōu)失敗。專家整定法則需要太多的經(jīng)驗，不同的目標函數(shù)對應不同的經(jīng)驗，而整理知識庫則是一項長時間的工程。因此我們選取了遺傳算法來進行參數(shù)尋優(yōu)，該方法是一種不需要任何初始信息并可以尋求全局最優(yōu)解的、高效的優(yōu)化組合方法。 遺傳算法 (Geic algorithms 簡稱 GA)進行路徑規(guī)劃，所謂遺傳算法就是以自然遺傳機制和自然選擇等生物進化理論為基礎，構造的一類全局優(yōu)化概率搜索算法。利用選擇、交叉和變異編制控制機構的計算程序，在某種程度上對生物進化過程作數(shù)學方 式的模擬，它包含了 自然選擇 和進化的思想 ,具有很強 魯棒性 ，它是一種多點搜索算法，也是目前機器人路徑規(guī)劃研究中應用較多的一種方法。 遺傳算法被提出之后立即受到了各國學者的廣 泛關注，有關遺傳算法的研究成果不斷涌現(xiàn)。遺傳算法被提出之后立即受到了各國學者的廣泛關注，有關遺傳算法的研究成果不斷涌現(xiàn)。 1968 年 Holland 提出了著名的模式 (schema)定理奠定了遺傳算法的理論基礎； 1975 年 De Jong 首先嘗試將遺傳算法用于函數(shù)優(yōu)化，提出了 5 個測試函數(shù)