基于混合粒子群算法的生物质气化炉改进模糊串级控制.pdfVIP

学兔兔 第32卷 第3期 仪 器 仪 表 学 报 Vo1．32 No．3 2011年3月 Chinese Journal of Scientific Instrument Mar．2011 基于混合粒子群算法的生物质气化炉 改进模糊串级控制 ：}： 刘 辉 (长沙学院电子与通信工程系 长沙 410003) 摘 要：针对生物质气化过程是一个具有非线性、非最小相位特征、不稳定性、大时滞和负荷干扰特点的动态过程，提出一种基 于混合PSO的改进模糊串级控制算法，在改进模糊控制算法中通过用历史的数据信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依 据，从而及时地反映出被控制量的变化趋势，并引入比例环节，克服了传统模糊控制器结构上二的缺陷，能较好的适应具有大延迟 对象。为了优化模糊控制器的量化因子，通过将PSO算法和共轭梯度法有机结合组成的混合PSO算法对模糊控制中量化因子 的寻优，解决了模糊控制器量化因子参数调整的烦琐性。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。 关键词：气化炉；混合PSO；模糊控制器；量化因子 中图分类号：TP273 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510．8099 Improved fuzzy cascade control based on hybrid PSO algorithm for biomass gasifier Liu HUi (Depaan~nt ofElectronics and Communication Engineering，Changsha College，Changsha 410003，China) Abstract：Aiming at the fact that biomass gasifying process has nonlinear，non—minimum—phase，large delay and strong load interference characteristics，an improved fuzzy cascade control algorithm based on hybrid PSO is pro— posed．The historical data information is used to substitute for the deviation change rate as the decision basis of fuzzy control in the improved fuzzy control algorithm．So the changing trend of controlled variable can be revealed in time． Furthermore，a proportional component is introduced and the structure weaknesses of traditional fuzzy controller are overcome，which can adapt the object with large delay．To optimize the quantitative factors of the fuzzy controller，a hybrid PSO algorithm that combines PSO algorithm and conjugate gradient method is used to optimize the parameters of