基于PSO算法的层流冷却模型优化
在热轧带钢生产线上,卷取温度的精度控制对带钢质量是至关重要的.将控制精度问题转化为系统的参数优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效搜索以获得最优解;通过变异、重新随机化及采用自适应的惯性权重,提高了算法的搜索效率及收敛性。通过建立一个更加精确的仿真系统,达到指导现场盛产的目的.可将卷取温度的计算值控制在目标值的±10℃之间,大大提高卷取温度的精度,具有很好的应用价值。实践结果证明提出的控制方法是有效的,仿真系统也具有较大的实际意义.
热轧带钢卷取温度 粒子群优化 系统仿真 PSO算法 层流冷却 模型优化 自适应控制
罗刚 彭力
江南大学通信与控制工程学院 无锡 214122
国内会议
北京
中文
259-262
2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）