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1、為了提高1000MW超超臨界直流鍋爐的控制水平,最首要的工作就是要了解機(jī)組的運(yùn)行特性并在此基礎(chǔ)上建立適用于控制器設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型。本文基于機(jī)組歷史大數(shù)據(jù),研究了熱工多變量系統(tǒng)局部線性模型和全局非線性模型的辨識(shí)方法。主要內(nèi)容包括:
(1)介紹了1000MW超超臨界機(jī)組建模理論與方法研究的背景及意義,綜述了火電機(jī)組建模、多變量系統(tǒng)建模和基于大數(shù)據(jù)建模的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
(2)分析了各種常用的數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)形式,對(duì)每種模型的
2、優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)。詳細(xì)分析了機(jī)理分析法和試驗(yàn)辨識(shí)法的特點(diǎn)。分析表明,對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng),任一種單一的方法都難以單獨(dú)完成建模目標(biāo)。合理利用復(fù)合建模方法是建模領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。如何合理的選擇數(shù)學(xué)模型和建模方法取決于多個(gè)因素,如系統(tǒng)狀況、建模目標(biāo)、建模精度、建模周期及費(fèi)用要求等,且很大程度上與建模者的經(jīng)驗(yàn)有關(guān)。因此,在對(duì)系統(tǒng)建模時(shí)要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的模型和方法。
(3)在量子計(jì)算理論和粒子群算法(PSO)的基礎(chǔ)上,提出了雙量子粒子群算法
3、(DQPSO),該算法對(duì)粒子種群編碼和進(jìn)化搜索策略同時(shí)進(jìn)行了量子化處理,增加了粒子種群的多樣性,進(jìn)化方程中剔除了速度向量,使進(jìn)化方程的形式更簡(jiǎn)單、經(jīng)驗(yàn)參數(shù)更少?gòu)亩菀卓刂疲?jīng)過(guò)基準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試,該算法有著很好的優(yōu)化效果。為了進(jìn)一步提高該算法的優(yōu)化效率,在DQPSO的基礎(chǔ)上又提出了兩種改進(jìn)算法,一種是帶有加速度因子的DQPSO算法(A-DQPSO),另一種是基于Memetic框架的DQPSO算法(M-DQPSO)。試驗(yàn)結(jié)果表明, DQPSO
4、算法適合一般高維(50維及以下)函數(shù)的優(yōu)化,A-DQPSO適合高維(100維及以下)函數(shù)的優(yōu)化,M-DQPSO適合超高維(100維以上)函數(shù)的優(yōu)化。
(4)分析了工業(yè)歷史大數(shù)據(jù)的特性,設(shè)計(jì)了針對(duì)熱工系統(tǒng)建模工作的數(shù)據(jù)樣本遴選方法和預(yù)處理方法。提出了基于大數(shù)據(jù)的多變量系統(tǒng)復(fù)合建模方法,該方法將機(jī)理建模和智能建模方法有機(jī)結(jié)合。通過(guò)機(jī)理仿真模型的階躍響應(yīng)實(shí)驗(yàn)確定了模型結(jié)構(gòu)和各參數(shù)初始論域,挖掘現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù),利用基于智能算法的并
5、行運(yùn)算方法對(duì)粗糙模型進(jìn)行校正,得到系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型。這種辨識(shí)方案充分利用歷史大數(shù)據(jù)的信息,解決了在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)不允許或者沒(méi)有條件施加大范圍頻繁階躍擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)的問(wèn)題,確定了模型初始結(jié)構(gòu),克服了多變量智能尋優(yōu)時(shí)初始值范圍不確定的問(wèn)題。將設(shè)計(jì)的辨識(shí)方案應(yīng)用于1000MW超超臨界機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)辨識(shí)中,利用遴選出的現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行歷史數(shù)據(jù),通過(guò)DQPSO算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,得到的系統(tǒng)模型為控制器的設(shè)計(jì)與優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。
(5)提出了一種基
6、于負(fù)荷的線性參數(shù)變化(LPV)模型表達(dá)式,根據(jù)遴選出的歷史數(shù)據(jù),通過(guò)A-DQPSO算法優(yōu)化模型的估計(jì)參數(shù),得到了能夠體現(xiàn)過(guò)熱汽溫對(duì)象全局特性且適用于控制研究的非線性數(shù)學(xué)模型。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,證明該LPV模型結(jié)構(gòu)適合于熱工系統(tǒng)的建模研究。針對(duì)多變量熱工對(duì)象的模型辨識(shí),將LPV模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)化,通過(guò)多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)特征變量的時(shí)變性來(lái)描述對(duì)象的全局動(dòng)態(tài)特性。這種網(wǎng)絡(luò)化的LPV模型不僅可以很好地描述系統(tǒng)的非線性特性,而且具有明確的物理意義。利用大數(shù)據(jù)和網(wǎng)
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