基于SA-PSO算法的主汽温控制系统参数优化研究

摘要

针对基本PSO算法本身存在着的对于离散的优化问题处理不佳,以及容易陷入局部最优等缺点,设计了一种引入线性递减权重机制与模拟退火算法(SA)思想的改进粒子群算法(SA-PSO),并将SA-PSO算法应用到火电厂主汽温控制系统的PID控制器参数整定中.MATLAB仿真实验结果表明:在62％,88％及100％3种不同负荷的工况下进行控制系统参数优化时,SA-PSO算法与基本PSO算法及传统Ziegler-Nichols参数整定法(Z-N法)相比,更加不容易陷入局部最优,提高了主汽温控制系统的控制品质.仿真实验的结果证明了SA-PSO算法的有效性以及在实际工业状况下的适用性.