自适应粒子群优化算法研究及其化工报警阈值优化应用
生产装置能否安全有效地运行,已经成为衡量工业生产发展水平的主要标志之一.面临日益复杂的化工过程生产装置,提高化工过程报警系统的性能有着重要的指导意义.传统的报警阈值参数设置方法局限性大,为了提升化工过程报警系统性能,需要对某些过程参数的报警阈值进行优化设置.本文针对传统粒子群算法的不足,采用了参数自适应的粒子群算法,该自适应粒子群算法通过实时调节自身的参数,使得能够较快地寻找到最优个体,且不容易陷入局部最优解.通过对一标准函数的研究,结果表明该自适应粒子群算法比传统的粒子群算法能够较快的达到最优解.随后,用该算法优化TE过程某一参数的报警阈值,降低了报警过程中误报和漏报的总次数,提高了报警系统的性能.本文所提方法为指导生产装置的安全运行提供了有效策略.
粒子群算法、自适应粒子群、TE过程、阈值优化
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TP18(自动化基础理论)
2015-04-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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