熱工對象動態(tài)特性辨識研究與應(yīng)用.pdf

1、基于火電機組歷史運行數(shù)據(jù)，運用系統(tǒng)辨識法獲得傳遞函數(shù)模型，是建立熱工對象數(shù)學模型與掌握熱工過程動態(tài)特性的重要技術(shù)手段之一，對提高電力生產(chǎn)過程控制與管理水平具有重要意義。本文針對啟發(fā)式智能算法及其在熱工辨識過程中的應(yīng)用進行研究，主要內(nèi)容如下:
　　分析了基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的系統(tǒng)辨識操作流程，總結(jié)了數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇與參數(shù)辨識等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，重點介紹了最小二乘辨識法的原理和計算流程。
　　在對細菌趨化粒子群算法原理分析的基礎(chǔ)上，提出了自

2、適應(yīng)多樣性閾值和趨化終止規(guī)則，分別通過標準測試函數(shù)和差分形式傳遞函數(shù)模型的辨識仿真驗證了改進算法的有效性，并應(yīng)用于火電機組二級減溫器辨識，結(jié)果表明該算法適合處理較簡單的多變量模型，具有很好的收斂精度。
　　研究了蝙蝠算法脈沖頻度和音強初值選擇，提出了一種適用于辨識復雜大規(guī)模熱工多變量模型的基于禁忌和協(xié)同進化策略的粒子群蝙蝠混合算法，給出了算法流程，并完成了空冷塔循環(huán)水系統(tǒng)的辨識。
　　采用非線性動態(tài)縮放因子和混沌擾動對布谷烏