文档介绍：作者签名:与掣年日期:导师签名:主么喧堑日期:—龀五啤一型垂生保密论文注释:本学位论文属于保密范围,在上年解密后适用导师签名:三么丛一互,兰垫:笠:北京化工大学学位论文原创性声明独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。作者签名:本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本学位论文。日期:
/煳煳撇员蝴学位论文数据集学位论文评阅及答辩委员会情况中图分类号学科分类号论文编号公开学位授予单位代码学位授予单位名称北京化工大学作者姓名获学位专业名称控制科学与工程获学位专业代码自选课题研究方向智能优化算法改进粒子群优化算法的研究及其在控制系统设计中的应用关键词粒子群算法,遗传算法,模拟退火算法,问呕问媸论文答辩日期·论文类型应用研究工作单位学科专长指导教师张贝克教授李大字副教授研究员评阅人王建林答辩委员曹柳林李宏光黄克谨陈娟论文类型:⊙⒀《中国图书资料分类法》查询。:.—
改进粒子群优化算法的研究及其在控制系统设计中的应用摘要现在的工业被控对象越来越复杂,并且控制要求不断的提高,为了满足不断提高的生产要求,使得生产过程更加平稳,控制质量更加符合要求,如何准确的寻找到参数模型,并且在此基础上寻找到最佳的控制器参数是粒子群优化算法墙昀刺岢隼吹囊恢秩禾逯悄苡呕惴ǎ比较适用于不可微的复杂优化问题,非线性的求解以及组合优化问题。由于粒子群优化算法原理简单,容易理解,收敛速度较快等优点,已经发展为智能优化研究的一个重要的分支,在很多领域都得到了应用,但粒子群也存在自己固有的缺陷,比如早熟收敛,容易陷入局部最优且搜索精度不高等,针对这个缺陷进行算法的改进研究,使之更加适合实际的工业生产,具有重要的理论价值和实际意义。本文在理论上针对于粒子群优化算法容易陷入局部最优以及早熟等缺点,结合遗传算法的选择交叉变异算子进行改进,并加入了对惯性因子采取非线性减小等机制,得到一种新型的惴ǎ倍粤硗庖恢结合模拟退火的粒子群优化算法辛搜芯浚员纫糯惴ā蚐三种不同的优化算法,最后总结出结合了遗传算子的粒子群优化效果更好,所以后文多选择这种改进的算法来应用,使用迪执怂惴ǎǜ梅椒ㄓτ糜赑控制系统参数调十分必要且迫切的。和Ⅵ
优和被控对象参数辨识上,并比较了不同优化算法的收敛性能,仿真结果显示所提出的算法优化效果优于基本粒子群优化算法和遗传算法,收敛性能也得到很大提高,避免了早熟收敛。因为要对真实的工业对象建模以及控制器的参数调优,所有本文以ⅥJ迪钟镅裕ü己玫目墒踊缑妫嘈春褪迪至烁慕惴āMü冉鲜褂芒鰏蚆迪值母慕惴ǖ挠呕果,二者的优化结果相近,但前者的优化速度明显比后者快很多,具有更高的实用价值。然后以高级多功能过程控制实训系统J导时豢囟韵螅进行了惴ǖ氖导视τ醚芯浚ü齇客户端完成对被控对象的数据采集,使用Ⅵ迪值慕岷弦糯阕拥母慕牧W尤河呕惴ǘ换热器的模型进行参数辨识,对换热器的温度控制进行参数寻优,且实现了使用此种改进的算法对锅炉的过热蒸汽温度的控制调优以及对过热蒸汽的压力的参数模型辨识,方便了其他研究者继续进行内模控制的研究,对实验结果的分析表明,使用改进的粒子群优化算法对刂破鞑问调优和对象的参数模型辨识具有有效性和可行性。最后,总结了课题的研究成果,并指出使用此优化算法还有许多有待解决的问题。关键词:粒子群优化算法,遗传算法,模拟退火算法,问呕数辨识北京化工大学硕士学位论文
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