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基于粒子群算法的甲醇锅炉燃烧控制系统 被引量:4
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作者 刘玉芝 康晓锐 +2 位作者 翟宽宽 金格 赵哲 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第5期607-611,631,共6页
为解决锅炉热效率难以达到最优的现象以及解决因远离市区而供热资源不便获得等问题,文章设计了一种基于模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)算法且带有突变更新策略的甲醇锅炉过量空气系数控制... 为解决锅炉热效率难以达到最优的现象以及解决因远离市区而供热资源不便获得等问题,文章设计了一种基于模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)算法且带有突变更新策略的甲醇锅炉过量空气系数控制系统。该设计首先利用反平衡法研究了甲醇锅炉热效率与过量空气系数的关系,并对标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、变异粒子群优化(mutation particle swarm optimization,MPSO)与SAPSO算法进行比较,将结果更优化的SAPSO搜寻到的最佳过量空气系数作为输入,与甲醇锅炉控制系统中的燃料量相结合,共同调整进气量的大小。结果表明,带有突变更新策略的SAPSO算法不仅加快收敛速度,进一步缓解了锅炉大滞后的特点,而且在外界环境变化的情况下,依旧能保持在最佳燃烧状态。 展开更多
关键词 反平衡法 甲醇锅炉 模拟退火粒子群优化(SAPSO) 最佳过量空气系数
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