人工智能及其熱工過(guò)程控制應(yīng)用.pdf

1、論文的主要內(nèi)容為: 1、介紹了遺傳算法的發(fā)展的最新動(dòng)態(tài);然后從控制論的角度出發(fā)對(duì)遺傳算法進(jìn)行了分析研究,提出了適配值函數(shù)選擇的一般原則和遺傳算法的自適應(yīng)機(jī)制,并給出了具體實(shí)現(xiàn)策略.最后將這些思想和策略運(yùn)用到電站鍋爐過(guò)熱汽溫的PID參數(shù)優(yōu)化控制中,通過(guò)仿真計(jì)算將其與常規(guī)PID整定方法進(jìn)行了比較.2、從系統(tǒng)化設(shè)計(jì)的角度出發(fā)對(duì)模糊控制器的設(shè)計(jì)進(jìn)行了分析研究,總結(jié)出模糊控制器設(shè)計(jì)中一些關(guān)鍵問(wèn)題的準(zhǔn)則;提出了推理規(guī)則和控制器參數(shù)應(yīng)該作為一個(gè)整體來(lái)

2、進(jìn)行考慮這樣一個(gè)思想;同時(shí)還提出一種規(guī)則加定量分析的模糊控制器設(shè)計(jì)方法.將遺傳算法應(yīng)用于模糊控制器系統(tǒng)化設(shè)計(jì)中,并給出了具體實(shí)現(xiàn)策略.仿真結(jié)果表明其有效性.3、分析了電站燃燒控制中風(fēng)/煤比特性對(duì)鍋爐效率和污染物排放的影響,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的風(fēng)/煤比模糊優(yōu)化方法,并給出了具體的實(shí)現(xiàn)策略.基于燃燒過(guò)程的復(fù)雜性,該章還采用了自適應(yīng)遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及模糊逼近器進(jìn)行了優(yōu)化,提高模型精度和逼近器的品質(zhì).根據(jù)具體的某現(xiàn)場(chǎng)機(jī)組數(shù)據(jù),對(duì)