炉水位即使在扰动幅度较大的情况下仍能保持自动控制,且现场运行获得了很好的控制效果。文献[6]总结了预测控制和专家控制的优点和缺点,利用预测的方法提前估计出汽包水位的偏差,然后利用专家规则计算出控制量,这样既能及时控制系统又避免了大量的运算。专家控制系统在锅炉给水控制方面还有许多问题有待进一步探讨,如知识的表达方法、从传感器中识别和获取定量的控制信号、将定性知识转化为定量的控制信号和控制知识和控制规则的获取等[7]。Р2.2 遗传算法Р遗传算法是基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法,是一种有效解决最优化问题的方法,类似于自然界演化的基本法则,适者生存是遗传算法的核心机制。同样,复制、交叉和变异等自然界的生物演化规则在遗传算法中都得到类似的体现[8]。对于汽包水位的控制,采用在串级三冲量控制基础上加入遗传算法,对系统进行参数整定以获得最优PID控制参数。首先应对可行域中的个体进行编码, 然后在可行域中随机挑选指定群体大小的一些个体组成作为进化起点的第一代群体, 并计算每个个体的目标函数值,即该个体的适应度。接着就像自然界中一样, 利用选择机制从群体中随机挑选个体作为繁殖过程前的个体样本。选择机制保证适应度较高的个体能够保留较多的样本;而适应度较低的个体则保留较少的样本, 甚至被淘汰。在接下去的繁殖过程中, 遗传算法提供了交叉和变异两种算法对挑选后的样本进行交换和基因突变。交叉算法交换随机挑选的两个个体的某些位, 变异算子则直接对一个个体中的随机挑选的某一位进行突变。这样通过选择和繁殖就产生了下一代群体。重复上述选择和繁殖过程, 直到结束条件得到满足为止。进化过程最后一代中的最优解就是用遗传算法解最优化问题所得到的最终结果。较之传统整定方法, 基于遗传算法优化整定的汽包给水控制系统能更好更快地克服各种外扰和内扰的影响, 并具有更好的动态性能,是汽包水位控制系统中常用的先进控制算法
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