典型文献
基于改进粒子群算法的船用汽轮机DEH智能控制优化
文献摘要：
针对船用汽轮发电机组大幅变负荷与复杂外界影响因素等特点,剖析船用汽轮发电机组DEH系统结构和运行特性,构建汽轮机及其DEH系统模块化数学模型;针对传统粒子群算法易陷入局部最优导致收敛精度不足问题,提出引入自适应递减权重法和类似遗传算法的选择、杂交、变异操作进行改进,并采用标准测试函数验证了改进粒子群算法的优化精度与计算效率.基于改进粒子群算法实现DEH系统的参数辨识,其辨识精度和效率均优于典型智能算法.根据参数辨识结果,构建DEH系统的传递函数模型,并利用改进粒子群算法实现了汽轮机组不同工况及影响因素条件下的PID参数自整定,为船用汽轮发电机组DEH系统控制及运行优化提供支撑.
文献关键词：
电液调节系统;粒子群算法;参数辨识;PID参数
中图分类号：
作者姓名：
林安;张磊;陈国兵;李昆锋
作者机构：
海军工程大学动力工程学院,湖北 武汉430032
文献出处：
引用格式：
[1]林安;张磊;陈国兵;李昆锋-.基于改进粒子群算法的船用汽轮机DEH智能控制优化)[J].舰船科学技术,2022(13):126-131
A类：
船用汽轮发电机
B类：
改进粒子群算法,DEH,智能控制,控制优化,汽轮发电机组,变负荷,外界影响,系统结构,运行特性,系统模块,局部最优,收敛精度,不足问题,权重法,变异操作,采用标准,标准测试函数,计算效率,算法实现,参数辨识,辨识精度,智能算法,传递函数模型,汽轮机组,不同工况,PID,参数自整定,系统控制,运行优化,电液调节系统
AB值：
0.243236
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