一种基于遗传算法的热工数据校正方法
基于遗传算法的控制参数优化研究
第２ ７卷 ２０ ０ ７年 １ ２月
文 章 编 号 ： ０ —９８ （０ ７ ｓ ０ ９ ０ １ １ ０ １ ２ ０ ） ２— １ １— ２ ０
计 算机 应 用
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｐｌ ａｉ ｎ ｔｒＡｐ ｉ ｔｏ ｓ ｃ
Ｖｏ ． ７ １２
（） ３
在辨识 时 ， 首先需假定模 型的基本论域 ， 本文采用二 阶纯
（） ４
令误差准则 函数 ：
（） Ｋ ＝∑ｅ（ ＝∑ ［ 一 ） ｒ ５ ｍ ｙ） ｙ ］ ａ （ ＝ ｉ ） ｎ（
式（ ）中 ｂ 、：、。、：、 为辨识过程 的模型参数 ， ４ 。 ｂ ａ ａ ｄ 定义遗传
度、 温度变化平稳性等指标均得 到了改善 ， 能够较好 地解 决工 业过程中控制参数优化的问题。
数变化 范围。 然后 ， 对每个模 型参数进行 ８位二进 制 编码 ， 即 每个个体 长度为 ４ Ｏ位 。 在模 型参 数初始值基础上 向两侧 随机
１ 初 始化 种 群 ）
术 界成 为研究热点 。近 年 ， 遗传算 法用 于控 制器参 数的 优 在
化研究及应用方面 ， 主要是 将遗传 算法 与模糊 控制结 合完成
控制器参数 的优化 Ｊ 。本文采用遗 传算 法优化 过程对 象 内 部模型参数 ， 并按 内部 模 型优化控 制器参 数 。该 算法应 用于
应性越强 。
１２ 遗 传 算 法 ．
遗传算法相对于其他 的寻优算法 而言其优点是 它对 目标 问题 的求解完全依赖于解空间的个体及其适应度 ， 而不需要其 他的知识 ， 它对于解决复杂的时变 、 故 非线性 、 非结构性 问题 有 很强 的求解能力。遗传算法概括起来包括 以下几 个步骤 ：
则辨识参 数为 ：
遗传算法优化模型求解效率评估与改进策略
遗传算法优化模型求解效率评估与改进策略遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于生物进化思想的启发式优化算法，在解决复杂优化问题上表现出色。
然而，随着问题规模的增大和复杂度的提高，遗传算法的求解效率成为一个关键问题。
本文将对遗传算法求解效率进行评估，并提出改进策略，以提高遗传算法的求解效率。
为了评估遗传算法的求解效率，我们需要考虑两个方面的因素：算法的收敛速度和搜索空间的规模。
首先，算法的收敛速度是衡量算法求解效率的重要指标之一。
收敛速度越快，算法越快达到最优解或近似最优解。
在遗传算法中，收敛速度一般通过收敛曲线来评估。
收敛曲线是指算法迭代过程中目标函数值的变化情况。
通过观察收敛曲线的变化趋势，我们可以判断算法是否收敛以及收敛的速度如何。
其次，搜索空间的规模也是影响遗传算法求解效率的重要因素。
搜索空间的规模越大，遗传算法需要更多的迭代次数来找到最优解。
因此，需要对问题的搜索空间进行合理的定义和划分，以减少搜索空间的规模。
针对遗传算法求解效率的评估，我们可以采用以下方法：1. 收敛速度评估：通过收敛曲线的变化趋势来评估算法的收敛速度。
可以绘制目标函数值随迭代次数的变化曲线，并观察曲线的降低速度和平稳性。
如果曲线下降迅速并趋于平稳，说明算法的收敛速度较快；反之，则需要考虑改进算法以提高收敛速度。
2. 搜索空间规模评估：通过定义和划分问题的搜索空间，并统计搜索空间的规模来评估算法的求解效率。
可以计算搜索空间的维度和具体数目，以及每个维度的取值范围。
如果搜索空间规模过大，可以考虑进行问题的优化或者使用其他的优化算法。
评估完遗传算法的求解效率后，我们可以采取以下改进策略以提高算法的求解效率：1. 适应度函数设计：适应度函数在遗传算法中起着至关重要的作用。
适应度函数的设计应该能够准确衡量个体的优劣，并具有导向性，使得更优秀的个体更有可能被选中。
可以根据具体问题的特点，设计合适的适应度函数，以提高算法的求解效率。
基于遗传算法的PID控制器参数优化
基于遗传算法的PID控制器参数优化基于遗传算法的PID控制器参数优化是一种智能化调节方法，通过遗传算法的优化过程，可以自动得到最佳的PID参数组合，并实现对控制系统的自动调节。
以下将详细介绍基于遗传算法的PID控制器参数优化的原理、步骤和应用情况。
一、基于遗传算法的PID控制器参数优化原理遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的数学模型，通过模拟生物进化的过程，利用优胜劣汰的原则逐步优化求解问题。
在PID控制器参数优化中，可以将PID参数看作个体（染色体），通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，不断优化个体的适应度，最终得到最佳的PID参数组合。
二、基于遗传算法的PID控制器参数优化步骤（1）初始化种群：随机生成一组PID参数作为初始种群，设置种群大小和迭代次数。
（2）适应度函数定义：根据所需控制效果，定义适应度函数来评估每个个体的优劣程度。
（3）选择操作：根据适应度函数的值选择优秀的个体，采用轮盘赌等选择策略，将优秀的个体复制并加入下一代种群中。
（4）交叉操作：从选择的个体中，选取两个个体进行交叉操作，通过交叉操作生成新的个体，并加入下一代种群中。
（5）变异操作：对下一代种群中的一些个体进行变异操作，改变其染色体的一些位，以保持种群的多样性。
（6）重复上述步骤：迭代执行选择、交叉和变异操作，直到达到预定的迭代次数或找到满意的PID参数组合。
（7）输出最佳解：最终输出具有最佳适应度的PID参数组合，作为优化后的参数。
三、基于遗传算法的PID控制器参数优化应用情况（1）机械控制系统：如电机驱动、自动化装配线等，通过优化PID 参数可以提高系统的控制精度和动态性能。
（2）能源系统：如电力系统、风力发电等，通过优化PID参数可以实现能源的高效利用和稳定运行。
（3）化工过程控制：如温度控制、压力控制等，通过优化PID参数可以提高产品质量和生产效率。
（4）交通管理系统：如城市交通信号控制、车辆行驶控制等，通过优化PID参数可以实现交通流畅和事故减少。
基于多目标遗传算法的优化问题研究
基于多目标遗传算法的优化问题研究随着计算机技术的不断发展和计算速度的不断提高，各种算法也在不断发展和改进，其中多目标遗传算法（MOGA）是一种比较优秀的算法。
MOGA是一种优化算法，能够处理多个决策变量和多个目标函数之间的关系。
在研究中，我们往往需要考虑多个目标并进行权衡，而采用传统的单一优化方法往往会忽视一些目标，从而导致结果偏差。
MOGA的基本思路是将优化问题转化为一组多个优化目标的问题，然后使用遗传算法进行计算。
在MOGA中，遗传算法主要用于产生一组优化解决方案，而多目标的目标函数则用于评估这些解决方案的优劣。
在实际应用中，MOGA可用于优化多个目标函数，如金融领域的资产组合、汽车工业的车辆设计以及工业流程控制等。
同时，MOGA还可以运用到社会管理、气象预报、环境保护等领域中，帮助人们制定更好的决策和策略。
然而，MOGA也存在着一些问题。
首先，MOGA的计算复杂度较高，需要较长的计算时间和大量的计算资源。
其次，MOGA 的解的集合（Pareto前沿）可能很大，此时需要人们选择最合适的解决方案。
此外，MOGA对目标函数之间的相互作用有一定的假定，可能会导致不准确的结果。
对于这些问题，人们正在不断探索和改进MOGA算法。
其中，一些研究者提出了改进的多目标遗传算法（IMOGA），以减少计算复杂度和获取更准确的结果。
IMOGA采用增量式的优化方法，使得每次迭代所需的计算时间更少，同时通过提高进化操作的效率，减少了Pareto前沿的大小。
除此之外，还有一些其他的改进方法，如多目标差分进化算法（MDEA）和多目标人工免疫算法（MOAIA）等。
这些算法都在解决MOGA存在的问题方面起到了积极的作用。
总的来说，基于多目标遗传算法的优化问题研究是一个非常重要的领域，应用范围十分广泛。
然而，MOGA仍存在许多限制，需要研究者们不断地探索和改进。
相信在不远的将来，MOGA及其改进算法将会成为优化问题领域的重要研究方法之一，助力于解决现实生活中的复杂问题。
基于遗传算法的企业能源优化调度方法研究
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ；ｐ ｒ ｏｄ ｕ ｃ ｉ ｔ ｏｎ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ； ｈｅ ａ ｙ ｖ ｅ ｑ ｕｉ ｐ ｍｅ ｎｔ ｉ ｎｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ
０ 引 言
随 着 能源 问题 的 日益加剧 。企业 迫 切需 要提 高生 产 效率和 资源利用率 ，达到交货期 短 、生产 能耗小 的生产要
源 介质 包 括 电 、 煤、 天 然气 、 煤气 、 蒸汽 、 氧气 、 水 等 。重 型 装 备 制 造 企 业 能 源 管 理 普 遍 属 于粗 放 型 、分 散化 的模 式 ，其 热加 工 处理 环节 消耗 能 量 巨大 ，热加 工排 程往 往
采 用人 工 经验 方式 制 定 ，没有 考虑 到 能源 约束 ，热 加工 环 节往 往不 考 虑到 余热 的 回收 利用 。热 能损 失大 ，所 以 对 重 型的装 备 企业 的 能耗 实行 精 细化管 理 、对企 业 的生
（ ＣＩ ＭＳ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｃｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ｔｏ ｎ ｇ ￣ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ １ ８ ０ ４ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｅｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ｃ ｏｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｅ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｓ ｔ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｔ Ｏ ａ ｌ ｌ ｅ ｖ ｉ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ｅ ｎｅ ｒ ｙ ｇ Ｃ Ｏ Ｓ ｔ ｉ ｎ ｈｅ ａ ｖ ｙ ｅ — ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｎｔ ｅ ｒ ｐｒ ｉｓ ｅ ．Ｔｈ ｅ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｐｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗａ ｒ ｄ ｓ ｔ ｈｅ ｏ ｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ｈｅ ｄｕ ｈ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏｄ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈｅ ｓ ｔ ｕｄ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈｅ Ｈｅ ａ ｙ ｖ ｅ — ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐｒ ｒ ｉｓ ｅ ｐｒ ｏｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎｅ ，ｔ ｈｅ ｎ ｍｏｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒｅ ｂａ ｓ ｅ ｏｎ ｔ ｈｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ ｏ ｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｅ ，ｆ ｉ ｎａ ｌ ｌ ｙ ａ ｃ ｈｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｇ ｏ ｌ ａ ｏ ｆ ｒ ｅ ｄ ｕｃ ｉ ｎｇ ｅ ｎｅ ｒ ｙ ｇ ｃ ｏｎ ｓ ｕ ｍｐｔ ｉ ｏｎ ．Ｔｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｈ ａ ｓ ａ ｇ ｕ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｉ ｇ ｎｉ ｉｃ ｆ ａ ｎｃ ｅ ｆ ｏ ｒ ｈ ｅ ａ ｙ ｖ ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐｒ ｒ ｉ ｓ ｅ ．
基于遗传算法的热管多目优化设计
ｔ ｅ ｅｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓｓ ｈ ｓ ａ ａ ｔｒ ｉ ｌ ｎ ｏ ｓ ． ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｔ ｅｔ ｅ ｍａ ｅ ｗｏ ｋ ｍｏ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｎ ｆｒｌ ｔ ｍｕ ｔ ｅ ｕ ｌ Ｉ ｓ ａ ｅ ， ｈ ｈ ｒ ｌ ｔ ｒ ｄ ｌ ｄ ｈ ａ ａ ｓｅ ｉ ｄ ｌ ｆ ｐ ｃ ｌ ｅ ｔ ｉｅ ｗｅ ｅ ａ ｙ ｈ ｎ ａ ｔ ｍｉ ｍｏ ｅ ｔ ｉ ａ ａ ｐ ｒ ｏ ａｙ ｈ ｐ
Ｈｕｎ ｉｏ ｎ Ｓ ｉ ｎ ＹａｇＪ ｇ Ｈｕｎ ｉｏ ＪＣ ｅｊ ａｇＸ ａｍｉｇ ｈ Ｋｕ ｎ ｎ ｉ ａｇＸ ａ ｉ ｈｎｉ
（ ．ｃ ｏ ｌ ｆ ｎ ｒ ｙａ ｄＰ ｗｅ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｈｕ ｚ ｏ ｇ Ｕｎｖ ｒｉ ｆ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｗ ｕ ａ ， ３ ０ ４ １Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅｇ ｎ ｏ ｒ ｇｎ ｅｉ ， ａ ｈ ｎ ｉｅｓｔ ｏ ｉｎ ｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌｇ ， ｈ ｎ ４ ０ ７ ， Ｅ Ｅ ｎ ｙ Ｓ
Ｃｈｉ ａ ｎ ；２． ｅ ｈ ｃ ｌａ ｄ Ａ ｅ ｏ ｐ ｃ ｇｉ ｅ ｉ ｇ Ｄ ｅ ａ ｔ ｅ ｔｏｆＣａ ｌｔ ｎ Ｕｎｉ ｅ ｓｔ ，Ｏ ｔ ｗａ Ｍ ｃ ｎｉａ ｎ ｒ ｓ ａ ｅ Ｅｎ ｎｅ ｒｎ ｐ ｒｍ ｎ ｒｅｏ ｖ ｒ ｉｙ ｔ ａ ，Ｏ ｎ ａ ｉ ，Ｋ ￥５ ， ｔｒｏ １ Ｂ６
ｏｆｈ ａ ｐ ｓｏｆｅ ｎ ｌ ｅ ｅｅ ｔｏ ｅ ｔｐｉｅ ｔ ｎ ｉｖｏ ｖ ｓｓ ｌｃ ｉｎ ｏｆｍｕｌｉ ｅｐａ ａ ｅｅ ｓａ ｈｅ ｃ ｎ ｎ ｉｎａ ｓｇｎ ａｇｏ ｉｈ ｓ ａ ｅｎｏ ｆｉｉｎｔｉ ｐｔｍｉ ｉ ｔｐｌ ｒ ｍ ｔｒ ｎｄ ｔ ｏ ｖｅ ｔｏ ｌｄｅ ｉ ｌ ｒｔｍ ｒ ｔｅ ｆ ｅ ｎ ｏ ｉ ｚｎｇ ｃ
ｂａ ｅ ｎ ｈｅ ｇ ｎｅｉ ｌ ｒｔ ｓ ｄ ｏ ｔ ｅ ｔｃａｇｏ ｉ ｈｍ ｓ ｉ ｒ ｄｕ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ｓ ｐ ｏ ｅ ． ｅ ｒ ｓ ｌｓｏｆｓ ｖｅａｌｃ ｓ ｔ ｉｓ ｂ ｓ ｄ ｎ ｔ ｓ ａｇ ｉｈ ｒ ｉ ｎｔｏ ｃ ｄ ｔ ｏ ｖ ｈｉ ｒ ｂｌｍ Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｅ ｓｕｄｅ ａ ｅ ｏ ｈｉ ｌｏｒｔ ｍ ａ ｅ
遗传算法及其改进措施
优化算法大作业一、题目本文利用遗传算法，依次完成下面三个目标函数的寻优：1Generalized Rosen brock’s valley Function048.2048.2)1()(100)(max 112221<<--+-⋅=∑-=+i n i i i i x x x x x f2 Generalized Rastrigin's Function12.512.5)10)2cos(10()(min 112<<-+⋅-=∑-=i n i i i x x x x f π3 Schaffer’s Function44))(001.01(5.0)(sin 5.0),(min 222212222121<<-+*+-+-=i x x x x x x x f二、本文思路遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法，本文利用遗传算法分别对上述三种函数进行全局寻优，具体思路如下：1. 编码与解码1) 编码：假设某一参数的取值范围是[u min , u max ]，我们用长度为l 的二进制编码符号串来表示该参数，则它总共能够产生 2l 种不同的编码，编码的长度越长，对应的精度越高。
● 第一题变量的取值范围是[-2.048,2.048]，本文采取十位数的编码，那么精度为：3min max 110004.412-⨯=--=lu u δ ● 第二题变量的取值范围是[-5.12,5.12]，本文采取的是十二位数的编码，那么精度为：3min max 210501.212-⨯=--=l u u δ● 第三题变量的取值范围是[-4,4]，本文采取的是十三位数的编码，那么精度为：3minmax 310442.212-⨯=--=lu u δ2) 解码：假设某一个个体的编码是1221b b b b b L i i i --=，那么对应的解码公式为：δ⋅⋅+=-=∑)2(11min i li i b u x2. 个体适应度评价1) 当优化目标是求函数最大值，并且目标函数总取正值时，可以直接设 定个体的适应度F(X)就等于相应的目标函数值f(X)，即：F (x )={f (x )−C min f (x )>C min0 f (x )≤C min其中min C 是函数最小值估计。
遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析
遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析引言：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制而产生的优化算法。
它主要通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等基本操作，来搜索问题的最优解。
然而，由于遗传算法在求解过程中存在一些局限性和不足，研究学者们提出了一些改进策略，以提高算法的收敛速度和求解精度。
本文将分析遗传算法在优化问题求解中的常见改进策略，并探讨其优点和不足。
一、精英保留策略精英保留策略是指在遗传算法的演化过程中保留上一代中的最优个体，不参与遗传操作，而直接复制到下一代中。
这种策略可以有效地防止优良基因的丢失，保持种群的多样性，并提高算法的收敛速度和求解精度。
通过精英保留策略，可以保证种群中至少有一个较优个体，从而减少了搜索空间的范围，加快了算法的收敛速度。
然而，精英保留策略也存在一些问题。
例如，当优秀个体较少时，精英保留策略可能导致种群陷入局部最优解而无法跳出。
此外，过多的精英保留也会增加算法的计算复杂度和存储空间。
二、种群多样性维持策略种群多样性维持策略是指通过一些手段来维持种群的多样性，避免早熟收敛和局部最优问题。
常见的策略包括杂交距离控制、变异概率控制、群体大小控制等。
杂交距离控制是通过设置杂交概率，限制执行杂交操作的个体之间的距离，防止过早收敛和进化陷入局部最优解。
变异概率控制是通过设定合适的变异概率，引入随机性来保持种群的多样性，并提高全局搜索能力。
群体大小控制是指根据优化问题的规模和复杂度来调整种群的大小，过小会导致缺乏多样性，过大则会浪费计算资源。
种群多样性维持策略的优点在于能够提高算法的全局搜索能力，避免算法过早陷入局部最优解。
然而，该策略也会增加计算复杂度和耗费存储空间。
三、自适应参数调节策略自适应参数调节策略是指根据算法的演化过程，动态调整算法中的参数，以提高算法的性能。
常见的自适应参数调节策略包括自适应变异概率、自适应杂交概率等。
自适应变异概率是根据种群的适应度情况动态调整变异概率的大小。
基于遗传算法的优化设计论文[5篇]
![基于遗传算法的优化设计论文[5篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/cad20e2c974bcf84b9d528ea81c758f5f61f2985.png)
基于遗传算法的优化设计论文[5篇]第一篇：基于遗传算法的优化设计论文1数学模型的建立影响抄板落料特性的主要因素有:抄板的几何尺寸a和b、圆筒半径Ｒ、圆筒的转速n、抄板安装角β以及折弯抄板间的夹角θ等［4，9］。
在不同的参数a、β、θ下，抄板的安装会出现如图1所示的情况。
图1描述了不同参数组合下抄板的落料特性横截面示意图。
其中，图1(a)与图1(b)、图1(c)、图1(d)的区别在于其安装角为钝角。
当安装角不为钝角且OB与OC的夹角σ不小于OD与OC夹角ψ时(即σ≥ψ)，会出现图1(b)所示的安装情况;当σ＜ψ时，又会出现图1(c)与图1(d)所示的情况，而两者区别在于，η+θ是否超过180°，若不超过，则为图1(c)情况，反之则为图1(d)情况。
其中，点A为抄板上物料表面与筒壁的接触点或为物料表面与抄板横向长度b边的交点;点B为抄板的顶点;点C为抄板折弯点;点D为抄板边与筒壁的交点;点E为OB连线与圆筒内壁面的交点;点F为OC连线与圆筒内壁面的交点。
1．1动力学休止角(γ)［4，10］抄板上的物料表面在初始状态时保持稳定，直到物料表面与水平面的夹角大于物料的休止角(最大稳定角)时才发生落料情况。
随着转筒的转动，抄板上物料的坡度会一直发生改变。
当物料的坡度大于最大稳定角时，物料开始掉落。
此时，由于物料的下落，物料表面重新达到最大稳定角开始停止掉落。
然而，抄板一直随着转筒转动，使得抄板内物料的坡度一直发生改变，物料坡度又超过最大休止角。
这个过程一直持续到抄板转动到一定位置(即抄板位置处于最大落料角δL时)，此时抄板内的物料落空。
通常，在计算抄板持有量时，会采用动力学休止角来作为物料发生掉落的依据，即抄板内的物料坡度超过γ时，物料开始掉落。
该角主要与抄板在滚筒中的位置δ、动摩擦因数μ和弗劳德数Fr等有关。
1．2抄板持有量的计算随着抄板的转动，一般可以将落料过程划分为3部分(Ｒ－1，Ｒ－2，Ｒ－3)，如图1(a)所示。
遗传算法在优化问题中的应用方法与解空间分析
遗传算法在优化问题中的应用方法与解空间分析摘要：遗传算法是一种经典的优化算法，通过模拟生物进化的过程，以一种自然的方式来解决复杂的优化问题。
本文将介绍遗传算法的基本原理和流程，并分析其在优化问题中的应用方法。
同时，对遗传算法的解空间进行分析，探讨其在搜索过程中可能遇到的问题及解决方法。
1. 引言优化问题是在给定的约束条件下，寻找使目标函数达到最值的变量组合或参数设定的过程。
遗传算法作为一种全局优化算法，能够寻找到大局最优解，已被广泛应用于许多领域。
2. 遗传算法的基本原理遗传算法模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉、变异等操作，逐步改进种群中个体的适应度，从而找到最优解。
其基本原理包括：个体表示、适应度评估、选择、交叉、变异等。
3. 遗传算法的流程遗传算法的流程可分为初始化、评估、选择、交叉、变异和终止等步骤。
其中，初始化阶段通过随机生成初始种群，评估阶段计算每个个体的适应度值，选择阶段根据适应度值选择优秀个体，交叉阶段将选择的个体进行交叉生成新个体，变异阶段对新个体进行变异操作，终止阶段通过判断达到终止条件来结束算法。
4. 遗传算法在优化问题中的应用方法4.1. 参数优化遗传算法常用于对参数进行优化，如机器学习中的参数调节、神经网络中的权重优化等。
通过遗传算法的迭代搜索过程，找到最适合模型的参数组合，从而提高模型的性能。
4.2. 排队问题排队问题是一类典型的优化问题，如车辆调度、任务分配等。
遗传算法可以将问题抽象为个体的染色体表示，通过适应度评估和选择操作，找到最优的个体组合，从而优化排队效果。
4.3. 组合优化问题组合优化问题是一种NP难问题，如旅行商问题、背包问题等。
遗传算法通过对解空间进行搜索，避免陷入局部最优解，找到全局最优解。
5. 解空间分析解空间是指问题的解所构成的空间，是遗传算法搜索的目标。
解空间的特点包括：维度、约束、连续性和离散性。
其中，维度表示解空间的维度数量；约束指的是问题中的各种限制条件；连续性表示解空间中的解是否连续；离散性则表示解空间中的解是否离散。
基于退火遗传算法的传感器非线性校正方法
１ 非 线性 自 校 正优 化模 型 采 用 Ａ Ｇ 的非 线 性 校 正 原 理 如 图 １所 示 。 ＩＡ
近年来 ， 硬件电路补偿 和软件补 偿 ２种 方法 在传感 器 非线性校正 问题 中得 到了广泛 的研究 和应用。随着硬件补
采用 随机数策略 ， 随机生成 ｒ ａｄｍ［ １ ， ＝ｒ ｏ ０，］ 若 ｎ
（） ５
。 ）一ｚ ］ ， 。 为最小值 。 这里 ， Ａ Ｇ 以 Ｉ Ａ来确定 式（ ） ２ 中的待定 系数 。
２ ＡＩ 框 架 ＧＡ ２４ ．
Ｐ ０ Ｐ（ ）＋… ＋Ｐ ｉ ） ＜Ｐ（ ）＋Ｐ（ ）＋… ＋ （ ）＋ １ （ －１ ＜ｒ ０ １
体。
分 别 为 子个
ｎ ｎｉ ｅ ｒ ｙ ｂ ｔ ｓ ｈ ｒｃ ｓ ｎ ａｔ ｒｃ ｒｅ ｔ ｇ ｉ ｅｔｒｔ ａ ｅ ｓ ｓ ｕ ｒ ｔ ｏ ． ｏ ｌ ａ ｉ ， ｕ ｏ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｉ ｆ ｏｒ ｃｉ ｓｂ ｔ ｈ ｎ ｌａ ｔ ｑ ａ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｔ ｌ ａ ｏ ｅ ｎ ｅ
物理学方法 ， 并首先被 Ｋ ｒｐｔｃ 引入 优化 问题 的求 解 ， ｉ ａｒ ｋ等 ｋ ｉ
退火 交叉 操作 是 Ｇ 中最主要 的遗 传操作 ， 是有 了 Ａ 正 交叉 操作 ， 得到 了新一代个体 ， 使整个种群 能保持一定 的多
样性 。交叉操作 是仿 照生物 学 中杂交 的原理 ， ２个个 体 将
最后 ， 求解待定常数 ａ ， ａ ，。 。ａ ， ａ 。基本思想是 由式（ ） １
确定 的各个 ｚ （ ） 与 ｚ 的均方差应 最小 ， 值 即
∑ ［。 一 ＝∑ ［ｎ＋ ＋ ＋ ｚ ） ｚ］ （ （ 。１ｎ 。 Ｙ
电力系统中基于遗传算法的优化研究
电力系统中基于遗传算法的优化研究电力系统是国家经济发展的重要支柱之一，在电力系统的运行中，随着能量的转化，电力的质量和效率都成为了技术发展中需要优化的方面，因此，在电力系统中运用数学算法进行优化的研究得到了广泛的关注。
遗传算法是其中的一种重要算法，被广泛应用于电力系统中的优化问题，本文将重点阐述电力系统中基于遗传算法的优化研究。
1. 遗传算法简介遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算方法，其基本模型由基因、染色体、适应度函数三部分组成。
基因是代码片段，编码了个体某一特定性状的信息。
染色体就是基因的集合，它代表了个体的一个完整的基因组，该染色体的变化是在演化过程中发生的。
适应度函数是用来评价个体之间优劣程度的函数，即在演化过程中，它的值能够反映个体对问题的适应性。
遗传算法通过复制、交叉、变异和选择这四个基本遗传操作，在各个群体中产出新的个体，使得良好的个体逐渐趋于优化。
2. 电力系统的研究优化问题电力系统中的优化问题是一个多目标的问题，与电力运行的安全性、经济性、环境保护等方面有关。
电力系统的问题主要包括发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力的节约等方面。
2.1 发电机组的优化调度电力系统中的发电机组是整个系统的核心，其调度优化能否合理，直接影响到电力系统的质量和效率。
在发电机组的调度中，可以利用遗传算法来进行优化调度。
通过适当的传递优良特性的基因，使新的个体逐步趋于优良，不断优化，求得最优解。
2.2 电力质量的优化电力质量问题在电力系统内已经成为一个关键问题。
电力质量的优化主要是指在电力三相不平衡、电压闪变、频率跳变、电力谐波、电磁干扰等方面对电力质量进行有效的控制。
在优化过程中，可以利用遗传算法对问题进行分析和解决。
2.3 电力的节约在电力系统中，节约电力成为了一个重要课题。
通过遗传算法对于能源中节能的部分进行充分的探讨，能更好的研究和利用电力系统的优化问题。
3. 遗传算法在电力系统中的应用目前，在电力系统领域中，遗传算法已经被广泛应用，下面将分别介绍其在发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力节约等方面的应用。
基于遗传算法的热工过程辨识
江
７ ６ ２０ ０ ６年 ５月
苏
电
机
工
程
第２ ５卷 第 ３期
Ｊａ ｇ ｕＥｌｃ ｉａ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｉｎ ｓ ｅ ｔ ｃ ｌ ｇｎ ｅ ｉ ｒ Ｅ ｎ
基于遗传算法的热工过程辨识
赵 亮 ． 雎 刚
（ 南大 学 动力 工程 系 ， 东 江苏 南 京 ２ ０ ９ ） １０ ６
（） ５ 交叉 和 变异 概率 自适 应选 择 的策 略
采 用 如 下交叉 概 率 Ｐ 和 Ｐ 变 异 概 率 自适 应选 ｃ ｍ 择策略。
收 稿 日期 ：０ ６ ０ —１ ： 回 日期 ：０ ６ ０ — ８ ２０ — １ ３修 ２０ — ２ １
２ 热 工 过 程 辨 识 模 型 分 类
热 工对 象通 常时 问常数较 大 、 阶次 较高 ， 了获 为
得较 高 的辨 识精 度 ， 可将 热 ＿ 进行 适 当的分 类。 阶 Ｔ 对
１ 基 于 实 数 编 码 的 自适 应 遗 传 算 法 ［ ｚ ］
（ ）编码策 略 １
跃 响应 曲线 形状 简单 的过程可 分 为 ３种 对象 。
摘 要 ： 针对热 工过程 对象的特点和模型辨识 的需要 ， 对热 工过程 对 象模型进行 了分 类， 并将遗 传算法应用 于热工
过 程模 型 的辨 识 ． 绍 了基 于遗 传 算 法 的 热 工 过 程 辨 识 的 方 法 。 同时 利 用 Ｍａｌ 介 ｔ ｂ的 图 形 用 户界 面设 计 功 能 。 ａ 编制 了 专 用 的 模 型辨 识 软件 ． 对 典 型 的 热 工 过 程 进 行 了辨 识 仿 真 研 究 。 结 果 表 明 ， 于 遗 传 算 法 的 热 工 过 程 辨 识 方 法 可 并 基 以 得 到 准 确 的辨 识 结 果 。
关于锅炉热工过程先进控制策略研究综述
关于锅炉热工过程先进控制策略研究综述发布时间：2021-10-28T05:49:25.729Z 来源：《城镇建设》2021年16期（上）作者：吕剑波[导读] 在锅炉运行期间，热工过程属于重要过程。
而在此过程中，运用相关策略予以控制较为重要。
吕剑波身份证号：23010719630408**** 黑龙江哈尔滨摘要：在锅炉运行期间，热工过程属于重要过程。
而在此过程中，运用相关策略予以控制较为重要。
先进控制策略，包括多种类型，而基于不同类型予以应用，对控制效果的改善具有重要价值。
基于此，本文主要对先进控制策略进行了综述，文章首先指出了锅炉热工过程控制的重要性，其次，阐述了当前先进控制策略的常见类型以及应用方法，包括PID控制、智能控制，以及解耦控制三项内容。
最后，又对先进控制策略的未来发展方向进行了探讨以及展望，仅供参考。
关键词：锅炉热工；过程；先进控制；策略；分析1导言锅炉设备，在工业生产中应用频率较高，而设备在运行的过程中，热工过程含有多个环节。
如蒸汽温度的控制、炉膛压力的控制等，均属于重要内容。
锅炉控制的过程较为困难，伴有严重耦合现象，如控制策略选择不慎重，甚至可能导致时滞的问题发生，时滞的严重性，又与锅炉负荷存在一定联系。
可见，锅炉热工过程涉及到的因素复杂，控制难度高。
需要将先进控制策略应用其中，基于信息化以及自动化等手段对其进行控制，方可减少人工控制的风险，弥补不足，使控制效果改善，提高锅炉运行的可靠性。
2锅炉热工过程先进控制策略及其应用方法2.1PID控制及其应用PID控制在线性控制中由于其结构简单、可以实现无差调节等优点因而得到了广泛应用。
但是锅炉系统是一个强耦合非线性系统，如果不加以改进直接将PID控制引入到锅炉系统中，则取不到理想结果。
目前，结合其他与PID控制，来解决传统PID不能处理的非线性及时滞性问题，在锅炉控制方面是一个热门研究方向。
模糊预估PID法可以解决滞后问题而且也不用对被控对象进行精确数学建模，具体而言，就是在传统的PID控制前串一个模糊预估器，通过串联的预估器来补偿滞后的影响，值得一提的是预估器是通过模糊规章来进行输出预估，因而它并不需要像一般的Smith预估器一样进行精确建模，因而难度降低不少。
基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究
基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它涉及到电力的生产、传输和分配等方面的问题。
随着电力需求的不断增长和电力网络的复杂化，如何实现电力系统的优化调度成为一个重要的研究课题。
本文将重点介绍基于遗传算法的电力系统优化调度方法的研究进展。
一、电力系统优化调度问题的定义电力系统优化调度问题可以简单地表述为：在给定的电力系统结构、设备参数、负荷需求和运行约束条件下，确定各个发电机的出力和输电线路的潮流分配，以使得系统的损耗最小、各个设备的运行状态满足要求，并且尽可能地提高系统的可靠性和经济性。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程。
它通过模拟遗传、交叉和变异等基因操作来生成新的解，并通过适应度函数来评估解的优劣。
优秀的解将被选择为下一代的父代，经过多次迭代演化，逐渐找到最优解。
三、遗传算法在电力系统优化调度中的应用1. 发电机出力优化调度发电机的出力调度直接影响到电力系统的供需平衡和电能损耗。
遗传算法可以通过对发电机出力进行优化调整，实现最小化系统损耗、满足负载需求、提高发电机运行效率等目标。
同时，还可以考虑发电机油耗、环境排放等影响因素，使得优化调度更加全面。
2. 输电线路潮流分配优化输电线路潮流分配是电力系统调度的关键问题之一。
遗传算法可以通过优化线路潮流分布，减小线路损耗，提高系统的供电能力和电压稳定性。
此外，遗传算法还可以考虑线路的输电能力、距离、导线材料等因素，为电力系统的调度提供更加合理的方案。
3. 电力系统可靠性优化电力系统的可靠性直接关系到供电的稳定性和可持续性。
遗传算法可以通过优化发电机的备用容量分配、线路的并联设计、负荷的分配等方式，提高电力系统的可靠性。
它可以考虑故障率、恢复时间等因素，使得电力系统的可靠性指标达到最优。
四、基于遗传算法的电力系统调度方法的研究进展基于遗传算法的电力系统调度方法已经得到了广泛的研究和应用。
遗传算法优化机床切削参数的研究
遗传算法优化机床切削参数的研究遗传算法是一种基于生物遗传和进化的优化算法，可以在问题中有效地找到最优解。
机床切削参数优化是制造业工艺改进的重要方面之一，通过合理地选择切削参数，可以提高切削质量、降低成本和提高生产效率。
本文将探讨遗传算法在机床切削参数优化中的应用，并说明其优势和不足之处。
首先，遗传算法通过模拟生物进化过程，在解空间中最优解。
它借鉴了自然界进化的机制，通过选择、交叉和变异等操作对个体进行操作，并根据适应度函数来评估每个个体的适应度。
通过不断迭代和进化，最终找到最优解。
在机床切削参数优化中，遗传算法可以用来寻找最佳切削速度、切削深度、切削宽度等参数。
首先，我们需要根据实际情况构建适应度函数，该函数应考虑切削质量、加工时间、刀具寿命等多个因素。
然后，通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，对当前参数进行调整。
接下来，计算新参数下的适应度，并与之前的最优解进行比较。
如果新的个体具有更高的适应度，那么它将取代之前的最优解。
最后，通过不断迭代，找到全局最优解。
使用遗传算法进行机床切削参数优化具有以下优势：1.可以在复杂的参数空间中进行。
机床切削参数通常是非线性、多目标的，传统的数学优化方法很难找到全局最优解。
遗传算法通过并行处理多个个体，可以在大范围的解空间中进行，提高了找到最优解的机会。
2.通过交叉和变异操作，可以产生新的解，从而增加了空间的多样性。
这样可以避免陷入局部最优解，并有助于找到全局最优解。
3.遗传算法具有自适应性和鲁棒性。
它可以适应不同的问题和约束条件，并且在初始解空间的选择上也比较灵活。
此外，遗传算法对噪声和随机性不敏感，可以处理实际问题中的不确定性。
然而1.遗传算法的过程依赖于参数的设置。
如种群大小、交叉率、变异率等参数的选择可能会影响最终结果。
因此，在实际应用中需要进行参数优化，并且经验设置是一项复杂的任务。
2.遗传算法需要进行大量的计算操作，特别是在参数空间较大的情况下。
这会导致计算复杂度增加，时间消耗较大。
基于模糊自适应遗传算法的数据校正方法
・
ｌ ０・
化 工
自 动 化 及 仪 表
（ ２）
第３ ４卷
ｃ≥ ｂ＋２ ａ
一
法对所有变量进行分类 ： 给出独立变量和待求 变量 ， 其 中独立变 量中不含有 Ｇ Ｖ和未测量变 量 ， Ｅ 再送入
摘要 ： 针 对数据校 正 中的非线性数据分类还 比较 困难 的 问题 ， 出表 上作 业法 ， 提 结合遗 传算 法 同时进 行数 据协调与过失误差侦破 。并将模糊数据协调模 型 中的三 角形约束 引入遗传 算法界 定其 变异上 下 限， 还对 交叉算
子进行 自适应改进 ， 而形成 了基 于模糊 自适应 的数 据校正方 法并 用该方 法对一 个稳 态多组分精馏 过程进 行 大 从
量数 据和准确估计未测量数据是化工过 程实时优 化
和控 制 的基 础 ， 此 ， 据 校 正 研 究 具 有 现 实 意 因 数 义…。数据校正本 身 为一个 优化 问题 ， 目前各 种 优
法和双层 图断裂 法的基础上首次 提出 了适用 于非线 性数据分类 的表上 作业法 ， 并与 Ｇ Ａ结合 ， 使得 整个 校正过程形成 一个 反馈 系 统 ， 真结 果表 明算 法有 仿
ｌｓ孚 （Ｉ≤ 。 。 ６ Ｉ一 ≤ ） Ｉ ｓ Ｉ ｌ 孚 （６ 【 （ ） （ ｓ ＋＿号・ ・ ｃ） 一 】
【 一 （ ６ （ ＞） 。 寺＋ｃ ） 。 ｂ 一号
（） １
式 中： —— （ 一 ）的 差值 ； ——测 量 数 据 ；
— —
非线性问题还没有很好 的分类方法 。
收稿 日期 ：０７０ －１ 修改稿 ） ２０ －６２ （ 基金项 目： 国家“ ７ ” ９ ３ 部分资助项 目（ ０ ２ ｂ １２０） 国家 自 ２ ０ ｅ３ ２ ０ ； 然科学基金资助项 目（ ０７ ０ ６ ６ ５５ ３ ）
基于遗传算法的电机参数优化控制方法
基于遗传算法的电机参数优化控制方法电机参数优化控制方法是电机控制领域中的重要研究方向之一。
基于遗传算法的电机参数优化控制方法能够通过模拟生物进化过程，获取最佳的电机参数配置方案。
本文将从遗传算法的原理入手，介绍基于遗传算法的电机参数优化控制方法的实现步骤和应用场景。
一、遗传算法原理概述遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过模拟自然选择、交叉、变异等操作，从种群中搜索出全局最优解。
1.1 遗传算法的基本过程遗传算法的基本过程包括初始化种群、选择、交叉、变异和评估等步骤。
具体步骤如下：（1）初始化种群：随机生成初始的电机参数个体，形成一个种群。
（2）选择：根据每个电机参数个体的适应度评估，选择适应度高的个体作为父代。
（3）交叉：从父代个体中选择一对，交叉产生新的个体。
交叉点可以选择某一位或某一段。
（4）变异：对新个体中的某个或某几个电机参数进行变异操作，引入新的基因。
（5）评估：对新个体的适应度进行评估，得到适应度值。
（6）判断是否满足终止条件：如果满足则结束优化，输出最佳个体参数，否则返回步骤（2）继续迭代。
1.2 遗传算法的优势和局限性遗传算法具有以下优势：（1）全局优化能力强：通过从一个初始种群中搜索全局最优解，避免了陷入局部最优解的问题。
（2）适应度函数灵活：可以根据具体问题设计适应度函数，方便处理复杂的优化问题。
（3）易于并行计算：遗传算法的每一代都可以独立计算，易于并行处理。
遗传算法也存在一些局限性：（1）对问题的建模要求高：需要将问题转化为适应度函数的形式，有时需要对问题进行抽象和简化。
（2）参数选择困难：遗传算法的效果和参数设置密切相关，不同问题可能需要不同的参数设置。
（3）收敛速度慢：由于随机性和全局搜索的特性，收敛速度相对较慢。
二、基于遗传算法的电机参数优化控制方法2.1 问题建模电机参数优化控制是一个复杂的优化问题，需要将其转化为适应度函数的形式。
基于遗传算法的综合热能管理系统代偿优化
（ ｒ ｖａ ｏ ｓｔｔ， ｅ ｉｇ１ ０２ ， ｈｎ ） Ａ ｍｙＡ ｉｉｎＩ ｔｕ Ｂ ｉｎ ０ １３ Ｃ ｉａ ｔ ｎｉｅ ｊ
Ａｂｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｔ ｇ ａ ｅ ｅ ｔｅ ｅ ｇ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｙ ｔｍ ｆａｒ ｌｎ ｓｅ ｔ ｂ ｉｈ ｄ ｏ Ｉ ＵＬＩ ｔ ａ ｔ ｎ ｅ ｒ ｔ ｄ ｈ ａ ｎ ｒ ｙ ｍａ ａ ｅ ｎ ｓｅ ｏ ｉ ａ ｅｗａ ｓａ ｌ ｅ ｎ Ｓ Ｍ ｓ ｐ ｓ ＮＫ ｌｔｏ ｍ． ｈ ｏ ｔ ｌ ｂ ｅ ｐ ａ ｆ ｒ Ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｌ ｏａ
优 化 ， 而提 高飞机 燃 油经 济 ｝ 从 生。
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Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｄ ａ ｔ ａ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐｒ ｏｂ ｌ ｅ ｍ ｏｃ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｄ ｉ ｎ ｆ ｅ ｅ ｄ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｍａ ｌ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐｌ ａ ｎｔ ｓ， ａ ｒ ｅ ｄ ｕｎｄ ａ ｎｃ ｙ ｓ ｏｌ ｖ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｅ ｄ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｔｈｅ ｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｗａ ｓ
截尾 估计 代 替 常规 的 最 小二 乘估 计 作 为数 据 校 正 的 目标 函数 ， 根 据 系统 结构 ， 提 取 给 水 系统 的质 量 平衡 和能量 平衡 方程 作 为约 束条 件 ， 构 建 三截 尾 鲁棒 数 据 校 正模 型 ； 针 对 能 量焓 值 计 算 的分段 函数 特 点 ， 提 出使 用遗传 算 法 对模 型 进行 求解 ； 同 时结合 冗余 度概 念 提 出冗余 解 约
ｒ ｅ ｐ ｌ ａ ｃ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ Ｈａ ｍｐ ｌ ｅ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｗａ ｓ ｒ ｅ ｇ ａ ｒ ｄ ｅ ｄ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
‘ １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ — ３ ３ ６ ４ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ３ ． ０ ４ ５ ［ Ｄ Ｏ Ｉ 编 号］
Ａ ｔ ｈ ｅ ｒ ｍａ ｌ ｄａ ｔ ａ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｇ ｅ ｎｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ｍａ ｔ ｈ ｍｏ ｄ ｅ １ ． Ｔｈｅ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ａ ｎｄ ｍａ ｓ ｓ ｂ ａ ｌ ａ ｎｃ ｅ ｆ ｕｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｇｅ ｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｅ ｅ ｄ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ｗａ ｓ ｔ ａ ｋｅ ｎ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｔ ｓ ａ ｎｄ ｔ ｈｅ Ｈａ ｍｐ ｌ ｅ ｒ ｏ ｂｕ ｓ ｔ ｄａ ｔ ａ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄｅ ｌ ｗａ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ．Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄｉ ｎｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｐ ｉ ｅ ｃ ｅ ｗｉ ｓ ｅ ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｆ ｔ ｈｅ ｅ ｎｔ ｈ ａ ｌ ｐｙ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎ， ｔ ｈｅ ｇｅ ｎｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗａ ｓ ｕｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖｅ ｔ ｈ ｉ ｓ ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｐ ｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍ． Ｂｙ
ＺＨ ＯＵ Ｗ ｅ ｉ ｑ ｉ ｎｇ ， Ｗ ＡＮ Ｇ Ｓｈ ｕｎ ， ＬＩ Ｈｕｉ ， ＤＯＮＧ Ｘｕｅ ｙ ｕ
（ １ ． Ｐ ｏ ｗｅ ｒ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ １ １ ６ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ
束方 法 。对给 水 系统故 障检 测 的 实际仿 真模 拟 结果 表 明 ： 该 方法 具 有较 强 的 真值 逼 近 能 力 ，
在 测 点无 故 障情 况下 ， 能得到 更 为准 确 的校 正值 ； 在 系统有 测 点发 生故 障 时 能够及 时对 其进
行报警； 在 系统 多个测 点 同时发 生故 障时 ， 仍 能 准确地 对测 点进行 故 障预 警 ， 同 时给 出准 确 可
靠 的校 正 值 。
［ 关 键 词 ］ 给 水 系统 ； 数据校 正 ； 三截 尾估 计 ； 数 据检 测 ； 遗传 算 法 ； 约 束 处 理 ［ 中图分类 号 ］ ＴＭ６ ２ １ ［ 文 献标 识码 ］Ａ ［ 文 章 编 号］１ ０ ０ ２ — ３ ３ ６ ４ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ３ — ０ ０ ４ ５ — ０ ６
（ １ ． 南京工程 学 院电 力仿 真 与控 制 工程 中
，
江 苏 南京
２ １ １ １ ６ ７ ；
京 １ ０ ０ ０ ３ １ ） ２ ． 华 能 国际 电力股 份有 限公 司 ， 北
［ 摘
要］ 针 对 火电机 组给 水 系统测 量数据 校 正 问题 ， 提 出一 种 冗余 解 约束 的遗传 算 法 。该算 法采 用三
第 ４ ６ 卷 第 ３ 期 ２ ０ １ ７年 Байду номын сангаас月
热 力 发 电
Ｔ Ｈ ＥＲ Ｍ ＡＬ Ｐ０Ｗ ＥＲ ＧＥＮ ＥＲ ＡＴ Ｉ ＯＮ
Ｖ ｏ１ ． ４６ Ｎｏ ．３
Ｍ ａ ｒ ． ２Ｏ１ ７
一
种 基 于遗传 算法 的热工数 据校 正 方法
周 卫 庆 ， 王 顺 ， 李 辉 ， 董 学育