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《基于改進(jìn)PSO的原動(dòng)機(jī)仿真系統(tǒng)PI參數(shù)優(yōu)化.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第24卷第1期電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)Vo1．24NO．12012年2月ProceedingsoftheCSU—EPSAFeb．2O12基于改進(jìn)PSO的原動(dòng)機(jī)仿真系統(tǒng)PI參數(shù)優(yōu)化曾崇群，劉覺(jué)民，魯文軍，宋海燕(湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長(zhǎng)沙410082)摘要：原動(dòng)機(jī)仿真系統(tǒng)中的速度電流綜合調(diào)節(jié)器實(shí)質(zhì)為PI調(diào)節(jié)器，其比例系數(shù)k和時(shí)間常數(shù)r依靠傳統(tǒng)方法難以確定。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，以ITAE指標(biāo)作為改進(jìn)PSO優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)。通過(guò)具體實(shí)例，運(yùn)用MATLAB仿真試驗(yàn)，比較分析傳
2、統(tǒng)方法、免疫遺傳算法和改進(jìn)粒子群算法的控制效果。試驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)的PSO優(yōu)化算法簡(jiǎn)單實(shí)用，并可顯著提高原動(dòng)機(jī)仿真系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化；原動(dòng)機(jī)仿真；PI調(diào)節(jié)器；參數(shù)優(yōu)化中圖分類(lèi)號(hào)：TM743文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1003—8930(2012)01—01O0～04OptimizingPIParametersinPrimeMoverSimulationSystemBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithmZENGChong—qun
3、，LIUJue—min，LUWen—jun，SONGHal—yan(CollegeofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，China)Abstract：Intheprimemoversimulationsystem，parametersofthePIregulator，suchasratiocoefficientkPandtimeconstantvL，aredifficulttObedetermine
4、dbythetraditiona1methods．Tosolvethisproblem，thispa-perproposedanimprovedPSOalgorithmwiththeITAEcriterionofspeederrorsasthefitnessfunctionoftheimprovedPSOalgorithm．ByusingthespecificexampleandtheMATLABsimulation，thetraditionalmethod，theimmunegeneticalg
5、orithmandtheimprovedparticleswarmcontrolwerecompared．TheresultsshowedthattheimprovedPSOalgorithmcaneasilyandaccuratelyfindtheoptimalPIparameters，andsignificantlyen—hancetheenablethedynamiccharacteristicofprimemoversimulationsystem．Keywords：particleswa
6、rmoptimization；primemoversimulation；PIregulator；parameteroptimization原動(dòng)機(jī)仿真系統(tǒng)主要包括調(diào)速器仿真和原動(dòng)優(yōu)組合的選擇須依靠工程經(jīng)驗(yàn)和反復(fù)試驗(yàn)獲得；若機(jī)自平衡特性仿真，其基本特性即指的自平衡特模擬不同容量機(jī)組、改變?cè)瓌?dòng)機(jī)的額定輸出功率，性。自平衡特性是所有作旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)元件的普遍規(guī)須重新調(diào)定PI參數(shù)才能保持原有動(dòng)態(tài)特性不變，律，只不過(guò)因?yàn)槟芰縼?lái)源及通道、機(jī)械結(jié)構(gòu)等的差這不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，還需進(jìn)行繁瑣的現(xiàn)場(chǎng)試別而存在不同的自平衡系數(shù)K
7、。在額定負(fù)載時(shí)，原驗(yàn)]。近來(lái)，有學(xué)者將免疫遺傳算法應(yīng)用于PI參數(shù)動(dòng)機(jī)(水輪機(jī)、汽輪機(jī))的特性曲線為45。，其自平的優(yōu)化，直接用于現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行調(diào)試，并取得了較好的衡系數(shù)K≈1，而直流電動(dòng)機(jī)由于電樞電阻R很效果。它克服了傳統(tǒng)算法耗時(shí)耗力、控制性能不理小，固有機(jī)械特性很接近水平線，自平衡系數(shù)K一想等諸多不足，但存在群體規(guī)模、染色體尺度、交叉30～40。由此可見(jiàn)，在不采取措施的情況下，直流與變異概率等參數(shù)較難確定、易產(chǎn)生早熟收斂等問(wèn)電動(dòng)機(jī)固有的機(jī)械特性難以模擬原動(dòng)機(jī)的自平衡題，并且其性能對(duì)參數(shù)有較大的依賴(lài)]。
8、特性。為此，引入了電流速度綜合調(diào)節(jié)器llq]。本文提出一種改進(jìn)的PSO優(yōu)化算法，以ITAE按照傳統(tǒng)方法，比例系數(shù)k和時(shí)間常數(shù)r最指標(biāo)作為改進(jìn)PSO優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)。該改收稿日期：201012—20；修回日期：2011—0326基金項(xiàng)目：湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2010CK3016)；湖南大學(xué)“中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)”能力培養(yǎng)類(lèi)項(xiàng)目(2009y)第1期曾崇群等：基于改進(jìn)PSO的原動(dòng)機(jī)仿真系統(tǒng)PI參數(shù)優(yōu)化·101·進(jìn)的PSO優(yōu)化算法既避免了尋優(yōu)過(guò)程過(guò)早陷入局法全局搜索能力和局部搜索能力
