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蚁群算法的改进及在热工系统参数优化中的应用

作　者: 陈建涛
导　师: 姚万业
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 蚁群算法 PID控制器串级控制系统主蒸汽温度
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 45次
引　用: 0次
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内容摘要

本文介绍了蚁群算法的基本理论,探讨了该算法的数学模型及其实现,分析了它在解决优化问题时的优势和不足,并提出了一种改进的方法。改进的具体做法就是在保留其正反馈机制,易于并行处理等优点的情况下,针对其收敛速度慢,容易出现停滞,全局搜索能力低等缺点,提出了一种融合遗传算法的改进蚁群算法。本文选用了热工控制系统中的主汽温控制系统,将改进后的蚁群算法应用到了主汽温控制系统的PID控制参数优化中。仿真结果表明主汽温系统的PID控制器参数经过改进蚁群算法优化后,使得该系统具有良好的跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。

全文目录

摘要  4
ABSTRACT  4-7
第一章引言  7-9
  1.1 课题背景及意义  7-8
  1.2 本文研究的主要内容  8-9
第二章蚁群算法的原理和特点  9-23
  2.1 蚁群算法的起源和发展  9
  2.2 蚁群算法的基本原理  9-14
  2.3 蚁群算法的数学模型  14-15
  2.4 蚁群算法的实现  15-19
  2.5 蚁群算法各个参数的分析  19-21
  2.6 基本蚁群算法的优点和缺陷  21-22
  2.7 本章小结  22-23
第三章蚁群算法的改进  23-31
  3.1 遗传算法的引入  23-27
    3.1.1 遗传算法的特点  25-26
    3.1.2 蚁群算法与遗传算法的融合  26-27
  3.2 改进后的蚁群算法  27-30
  3.3 本章小结  30-31
第四章基于蚁群算法的 PID 优化研究  31-37
  4.1 PID 控制系统介绍  31-33
  4.2 PID 控制参数的优化  33
  4.3 基于基本蚁群算法的单回路PID 控制参数优化  33-35
  4.4 基于改进蚁群算法的单回路PID 控制参数优化  35-36
  4.5 本章小结  36-37
第五章用改进蚁群算法优化热工系统中的 PID 控制参数  37-49
  5.1 主蒸汽温度调节的重要性  37
  5.2 主蒸汽温度调节的任务  37-38
  5.3 被控对象的静态特性和动态特性  38-39
    5.3.1 静态特性  38
    5.3.2 动态特性  38-39
  5.4 主蒸汽温度模型的建立和控制系统设计原则  39-41
  5.5 主蒸汽温度控制系统参数优化的设计与仿真研究  41-48
    5.5.1 副调节器参数的整定  42
    5.5.2 主调节器参数的整定  42-45
    5.5.3 三种控制方法的比较  45
    5.5.4 模型失配情况下的仿真研究  45-48
  5.6 本章小结  48-49
第六章结论与展望  49-50
参考文献  50-53
致谢  53-54
在学期间发表的学术论文和参加科研情况  54

蚁群算法的改进及在热工系统参数优化中的应用

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