熱工對(duì)象動(dòng)態(tài)特性辨識(shí)研究與應(yīng)用.pdf

1、基于火電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)用系統(tǒng)辨識(shí)法獲得傳遞函數(shù)模型，是建立熱工對(duì)象數(shù)學(xué)模型與掌握熱工過(guò)程動(dòng)態(tài)特性的重要技術(shù)手段之一，對(duì)提高電力生產(chǎn)過(guò)程控制與管理水平具有重要意義。本文針對(duì)啟發(fā)式智能算法及其在熱工辨識(shí)過(guò)程中的應(yīng)用進(jìn)行研究，主要內(nèi)容如下:
　　分析了基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)辨識(shí)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(shí)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，重點(diǎn)介紹了最小二乘辨識(shí)法的原理和計(jì)算流程。
　　在對(duì)細(xì)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(guò)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)和差分形式傳遞函數(shù)模型的辨識(shí)仿真驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性，并應(yīng)用于火電機(jī)組二級(jí)減溫器辨識(shí)，結(jié)果表明該算法適合處理較簡(jiǎn)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(qiáng)初值選擇，提出了一種適用于辨識(shí)復(fù)雜大規(guī)模熱工多變量模型的基于禁忌和協(xié)同進(jìn)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(shí)。
　　采用非線性動(dòng)態(tài)縮放因子和混沌擾動(dòng)對(duì)布谷烏