基于蚁群算法的群智能理论在系统优化中的应用研究

摘要

电力是我国乃至世界能源必不可少的一部分及能源利用的主要形式之一，伴随着我国经济的稳步向前发展，用电量需求亦日益增加。目前在国内，燃煤火力发电仍是电力生产中的主要方式，因此如何提高煤炭资源的利用率与降低燃煤发电的成本，成为了当下煤炭资源日益紧缺情况下面临的重要问题。现代工业过程控制系统，特别是火电厂热工过程控制系统大多采用 PID控制，它的稳定性与否直接关系到火电机组的安全稳定运行及经济效益。
　　随着机组容量的不断增加，对热工控制技术提出了更高的要求。在获取符合实际的热工控制对象模型后，如何获得合理的控制参数，成为了热工控制系统设计的必要条件和关键技术。如果得到了合理的模型结构，但控制参数不够准确就会造成控制系统的不稳定，影响控制系统的控制效果，而且还影响系统的运行效率，甚至会威胁到系统的安全运行。
　　蚁群算法是一种新的模拟进化算法，它适于求解各种的复杂组合优化问题，不仅在离散域的组合优化问题上有较好的解决能力，而且在求解连续空间函数优化问题上也取得了丰富的研究与应用成果。本论文在介绍蚁群算法的思想起源、基本原理、算法模型及实现方法等理论的基础上，主要集中于蚁群算法在 PID控制器参数优化中的应用，如何改进基本蚁群算法以更好地适用于不同的控制对象，最后将蚁群算法及其改进算法应用于电厂汽包水位、主蒸汽温度等控制系统的PID参数优化。
　　蚁群算法为 PID控制器参数的优化提供了一种新的方法与思路。本文是基于蚁群算法的群智能理论在控制系统优化中的应用研究。文章首先介绍了蚁群算法的理论基础和使用范围，分析了蚁群算法在控制系统优化中的适用性及实现方法，在实现单回路控制系统参数优化的基础上，实现对串级控制回路、串级-前馈控制回路的参数优化。针对火电机组不同的热工控制对象，采用蚁群算法及其蚁群算法改进算法对炉膛负压、汽包水位、主汽温度等控制对象进行仿真实验，得到了较好的控制参数及仿真结果。并且与其他参数优化方法进行对比，对比仿真结果证明了蚁群算法在某些方面的优点及应用于研究价值。

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第1章 绪论

1.1 引言

1.2 论文的研究背景和意义

1.3 研究进展及现状

1.4 论文的主要工作及论文结构

第2章 PID控制及其参数的整定与优化

2.1 PID控制系统原理

2.2 数字PID控制系统

2.3 PID控制器参数的整定与优化

第3章 蚁群算法的分析

3.1 蚁群算法的起源和原理

3.2 基本蚁群算法

3.3 基本蚁群算法的特点

3.4 基本蚁群算法中参数的选择

3.5 蚁群算法的优缺点

第4章 蚁群算法的改进及其性能测试

4.1 蚁群算法的改进

4.2算法的测试

第5章 蚁群算法热工控制系统中的应用

5.1蚁群算法炉膛负压控制系统参数优化中的实现

5.2 蚁群算法在主汽温度控制系统中的应用

5.3蚁群算法在汽包水位控制系统中的应用

5.4 本章小结

第6章 总结

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢