改进遗传算法优化非线性仪表参数辨识提升主蒸汽流量精度

该篇论文主要探讨了基于改进遗传算法的非线性仪表参数辨识方法，由李雅梅和杨飞霞两位作者在辽宁工程技术大学电气与控制工程学院完成。研究背景是火电厂中主蒸汽流量的精确测量对生产过程控制和经济核算至关重要，然而，节流式流量仪表由于其工作原理导致的压力测量误差和非线性特性，使得传统的计算方法精度不高。文章首先分析了节流式流量仪表的非线性问题以及由此产生的计算偏差，并指出了标准遗传算法（SGA）在收敛速度和防止早熟方面存在的不足。 为解决这些问题，作者提出了一个改进的遗传算法，包括最优个体保留策略和自适应温度调整策略。这些改进旨在提高算法的全局搜索能力和快速收敛性。这种方法特别适用于非线性仪表的参数辨识，尤其是针对主蒸汽流量的计算，能够有效消除仪表的非线性效应，从而提高在线计算的准确性。 论文通过对比和改进现有模型，如文献中的计算模型修改和BP神经网络模型，着重展示了如何应用改进遗传算法进行非线性仪表参数辨识。作者以节流式流量仪表的工作原理为基础，介绍了其内部机制，特别是孔板和喷嘴这两种常见的节流元件。通过这种方法，论文不仅解决了实际工业生产中的技术难题，还对提升火电厂主蒸汽流量测量的精度和热力系统在线计算的可靠性提供了实用的解决方案。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种高效且精确的非线性仪表参数辨识方法，这对于提高火电厂主蒸汽流量的实时监测和计算准确性具有显著的意义，对于整个电力行业的生产效率和能源管理具有积极的推动作用。