流量儀表非線性判別的有效利用
節(jié)流式流量儀表的非線性特性流量儀表是火電廠中重要的熱工儀表，其測量方法大致有體積法和速度法兩種，基于速度法的節(jié)流式流量儀表在火電廠中應用最為廣泛節(jié)流元件采用標準孔板的節(jié)流式流量儀表所使用的計算公式，仍是自20世紀50年代發(fā)展起來的傳統(tǒng)1.2主蒸汽處于變工況（即主蒸汽溫度T、壓力P在不斷變化必須對式（進行密度補償，否則會產(chǎn)生較大誤差。關(guān)于密度修正的方法有多種<6>，究其本質(zhì)，都是與T、2遺傳算法遺傳算法（簡稱GA）模擬了自然界中生物由低級向高級的進化過程，是一種基于Darwin進化論和Mendel遺傳學說的全局隨機搜索算法，是由Holland首先提出來的<4>.由于不依賴求解問題的梯度信息，因此GA算法具有很好的普適性，特別適于處理傳統(tǒng)搜索方法解決不了的復雜問題和非線性問題。
由于這些方法是基于梯度信息來求最優(yōu)解，本質(zhì)上是一種局部搜索技術(shù)，易陷入局部最優(yōu)點，而得不到全局最優(yōu)解因此本文選用性能更優(yōu)的GA算法，來辨識式（2）、（3）中的待定參數(shù)。初始化工作（定義適合度函數(shù)、完成編碼、設(shè)定雜交和變異概率等）種群進化（選擇）種群進化（雜交、變異）隨機產(chǎn)生初始種群對應優(yōu)化問題找到滿意解進化截止條件成立GA進化成功GA進化失敗開始計算種群的適合度Yes No GA優(yōu)化原理流程圖首先要定義出優(yōu)化問題的適合度函數(shù)。本文針對節(jié)流式流量儀表非線性辨識問題，以GA尋優(yōu)所得參數(shù)計算出的主蒸汽流量值q m與實際的主蒸汽流量值q m '之間的誤差平方和最小作為待定參數(shù)k辨識優(yōu)化的判據(jù)，即將節(jié)流式流量儀表非線性辨識問題轉(zhuǎn)換如下所示的優(yōu)化問題。
由于GA處理的是最大值問題，式中N為一個足夠大的正數(shù)，F(xiàn)（k）即為GA所需的適合度函數(shù)�？上冗x取一個較大的范圍，待用遺傳算法初步尋優(yōu)后，根據(jù)參數(shù)k的變化趨勢，再縮小其變化范圍，并再次尋優(yōu)。接著，還要確定GA的其它初始條件，諸如種群規(guī)模、進化代數(shù)、進化閥值、雜交概率（盡量選取接近1的數(shù)值）、變異概率（通常0.001～0.1）等。然后即可進行仿真研究。本文采用Visual C++語言編制GA算法程序。
仿真研究目前電網(wǎng)負荷波動快而大，以致火電廠機組所帶負荷在隨時變動，為此采用經(jīng)濟性好的滑壓方式來調(diào)整機組輸出功率以滿足外界需求，這勢必導致主蒸汽溫度、壓力發(fā)生變化。再者，機組運行中的自身擾動也會影響主蒸汽溫度、壓力的變化。遺傳算法在節(jié)流式流量儀表非線性辨識中的應用31意義。給出了某火電廠機組的一組主蒸汽溫度、壓力、流量以及節(jié)流式流量計的壓差值，設(shè)計工況為T j =555℃、P j =13.72 MPa.
本文GA算法中選取二進制編碼長度l=15，種群規(guī)模n=10，種群進化代數(shù)t=100，雜交概率P C =0.8，變異概率P M =0.01，初始種群隨機產(chǎn)生，選擇策略采用輪盤賭，雜交策略采用一點雜交，變異策略采用取反變異。以種群進化代數(shù)t＞100作為進化截止條件，即在100代以內(nèi)沒有找到優(yōu)化問題滿意解就宣告GA進化失敗。以式（6）作為適合度函數(shù)，其中q m（k）用式（3）計算，N=400000.以種群的適合度到達F≥399920，即流量誤差平方和ER≤80作為GA進化成功的衡量值。此外辯識參數(shù)k 1、k 2均為正數(shù)，前者取值范圍較大，后者較�。╧ 2 <10）。經(jīng)多次比較，最后確定k 1∈<10，20>、k 2∈（0，2）。中國糧油儀器網(wǎng) http://www.pfyin.com/
