微分进化算法及其在控制系统参数优化中的应用研究

论文摘要

本文分成三大部分,第一部分为对基本微分进化算法的改进及仿真验证；第二部分将改进后的微分进化算法与多目标优化算法相结合,并对其中的一些算法策略进行了改进,仿真验证了算法的有效性；第三部分将上述改进的多目标微分进化算法应用于核电站蒸汽发生器液位控制器参数优化,并通过仿真进行了验证。文章第一部分对基本微分进化算法参数的计算方法进行了改进,使其能随着进比过程自适应调整。对给定模型和实际电厂数据进行辨识的结果验证了改进的微分进化算法在辨识中的有效性。文章第二部分将上述改进的微分进化算法与多目标优化方法相结合。针对拥挤距离计算方法存在的缺点,采用了改进的计算方法；针对基本微分进化算法参数难于设定的问题,采用了自适应交叉变异算子,有效提高了算法的收敛速度。文章第三部分将改进的多目标微分进化算法应用于核电站蒸汽发生器液位控制系统的参数优化中。首先,搭建了不同工况下的水位传递函数模型,仿真结果验证了模型动态特性与实际系统的一致性。然后,设计了蒸汽发生器的水位前馈-串级控制系统。最后,在五种典型工况下,分别应用改进的多目标微分进化算法和NSGA-II算法进行了控制器参数优化整定。当水位、给水流量和蒸汽流量分别发生阶跃扰动时,通过观察采用上述两种算法进行参数整定后的控制效果,验证了改进的多目标微分进化算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外研究状况
• 1.3 论文主要内容
• 第2章 微分进化算法
• 2.1 进化算法简介
• 2.2 进化算法设计基本要素
• 2.2.1 编码
• 2.2.2 初始种群设定
• 2.2.3 适应度函数
• 2.2.4 选择方法
• 2.2.5 交叉或基因重组
• 2.2.6 变异
• 2.3 基本微分进化算法
• 2.3.1 微分进化算法基本思想
• 2.3.2 微分进化算法基本特点
• 2.3.3 微分进化算法基本步骤
• 2.4 改进的微分进化算法
• 2.4.1 基本微分进化算法的不足
• 2.4.2 微分进化算法的改进
• 2.5 改进的微分进化算法在辨识中的应用
• 2.5.1 热工过程模型辨识
• 2.5.2 应用MATLAB进行模型辨识
• 2.6 本章小结
• 第3章 多目标优化算法的研究
• 3.1 引言
• 3.2 多目标优化问题的基本概念
• 3.2.1 多目标优化问题数学描述
• 3.2.2 Pareto最优解集
• 3.2.3 偏好结构
• 3.3 多目标优化算法的发展
• 3.3.1 古典多目标优化方法
• 3.3.2 进化算法的引入及其发展
• 3.4 典型多目标进化算法
• 3.4.1 非支配排序遗传算法
• 3.4.2 改进型非支配排序遗传算法
• 3.5 改进多目标微分进化优化算法的研究
• 3.5.1 算法的基本思想
• 3.5.2 算法的具体步骤
• 3.6 本章小结
• 第4章 多目标微分进化算法在SG液位控制系统参数优化中的应用
• 4.1 蒸汽发生器的发展分类及作用
• 4.1.1 蒸汽发生器的发展
• 4.1.2 蒸汽发生器分类及作用
• 4.2 蒸汽发生器液位对象优化控制模型
• 4.2.1 水位传递函数
• 4.2.2 水位动态特性仿真
• 4.3 蒸汽发生器的前馈-串级水位控制系统分析
• 4.3.1 蒸汽发生器前馈-反馈水位控制系统
• 4.3.2 前馈-串级控制系统
• 4.4 基于多目标微分进化算法的控制系统参数优化
• 4.4.1 基于改进算法的控制系统参数优化步骤
• 4.4.2 基于改进的多目标微分进化算法整定结果
• 4.5 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果
• 致谢