申请/专利权人：山西大学

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117724333A

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了基于改进天鹰算法的烟气含氧量DMC+PID串级控制方法，属于火力发电、智能优化控制技术领域。针对目前循环流化床机组烟气含氧量普遍采用PID串级控制导致的稳定不足、准确性差、调节时间长等问题，提出了一种基于改进天鹰算法的烟气含氧量DMC+PID串级控制方法。本方法首先对天鹰算法进行改进，采用改进帐篷混沌映射、自适应概率阈值、自适应惯性权重、三角扰动改善天鹰优化算法，测试结果与秩和检验结果表明该算法有更好的寻优精度和收敛速度。其次，利用改进天鹰算法对动态矩阵控制器参数进行优化，对比结果表明该方法在超调量、调节时间、抗干扰能力、跟踪及鲁棒性能都有较大提升，具备更好的变负荷适应性，能有效改善烟气含氧量的控制效果。

主权项：1.基于改进天鹰算法的烟气含氧量DMC+PID串级控制方法，其特征在于：所述控制方法的内回路使用PI控制器，外回路引入动态矩阵控制器，基于改进天鹰算法对动态矩阵控制器的序列长度N、预测偏差加权系数C1、预测控制量加权系数C2、预测误差加权修正系数C中的修正量α进行优化，包括以下步骤：步骤1：初始化算法的相关参数，将动态矩阵控制器的四个参数看作空间中的一组可行解N，C1，C2，α；步骤2：采用改进帐篷混沌映射初始化种群；步骤3：根据个体当前位置，通过适应度函数计算粒子的适应度，即计算每个个体的目标函数值；步骤4：初始化个体最优和全局最优；步骤5：若当前迭代次数t小于最大迭代次数T，按照公式27、29更新自适应概率阈值p，自适应惯性权重系数w后执行步骤6；公式27、29如下： 步骤6：若当前迭代次数t小于最大迭代次数T的35，判断rand是否小于p，若小于采用公式30执行包围捕食，否则采用公式31执行包围捕食；若当前迭代次数t大于最大迭代次数T的35，判断rand是否小于p，若小于采用公式32执行包围捕食，否则采用公式33执行包围捕食；然后执行步骤7；公式30～33如下： X2t+1＝w*Xbestt×LevyD+XRt+y-x*rand31X3t+1＝[1-w*Xbestt-XMt]×α-rand+[UB-LB×rand+LB]×δ32X4t+1＝QF×1-w*Xbestt-G1×Xt×rand-G2×LevyD+rand×G133其中，X1,2,3,4t+1是第t+1次迭代的个体位置，Xbestt是在第t次迭代为止获得的最佳位置，t和T分别地表示当前迭代和最大迭代次数，XMt表示第t次迭代时所有个体当前位置的平均值，LevyD为Levy飞行分布函数，XRt为种群范围[1,N]内的随机个体，y和x表示搜索中的螺旋形状，QF表示用于平衡搜索策略的质量函数，G1表示猎食过程中猎食动物用于追踪猎物的各种运动，G2表示天鹰从第一个位置1到最后一个位置t的飞行斜率，Xt为第t次迭代时的当前解；步骤7：调用适应度函数更新粒子的适应度并更新个体最优和全局最优，然后执行步骤8；步骤8：引入三角函数对当代解进行扰动，然后执行步骤9扰动过程如式34如下： 其中，xi是当前个体所代表的解；k是在区间0,1之间递减的变量；sinθ为正弦函数的随机值；步骤9：当前迭代次数t+1后判断是否满足迭代终止条件，是输出优化结果，算法结束；否则返回执行步骤5。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西大学 基于改进天鹰算法的烟气含氧量DMC+PID串级控制方法

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