城市生活垃圾焚烧炉温控制的多目标优化设定方法

为实现城市生活垃圾焚烧(MSWI)过程的炉温稳定并避免炉排温度过高的控制目标,本文提出一种通过炉排温度和一次风温间接控制炉温的多目标优化设定方法.通过融合分解与竞争策略,将WS变换、双向学习、随机交叉、动态高斯变异引入到多目标海鸥优化算法(MOSOA)中,得到一种改进的MOSOA(IMOSOA),根据炉温的设定值、误差等信息对炉排温度和一次风温的设定值进行寻优.实验结果表明IMOSOA的寻优能力显著增强,在干扰影响下,基于IMOSOA的多目标优化设定方法可实现MSWI过程炉温的控制目标,能有效促进垃圾焚烧过程的平稳运行....

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Published in控制理论与应用 Vol. 40; no. 4; pp. 693 - 701
Main Authors 严爱军, 胡开成
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 城市轨道交通北京实验室,北京100124%北京工业大学信息学部,北京100124 01.04.2023
北京工业大学信息学部,北京100124
数字社区教育部工程研究中心,北京100124
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2022.11119

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Abstract 为实现城市生活垃圾焚烧(MSWI)过程的炉温稳定并避免炉排温度过高的控制目标,本文提出一种通过炉排温度和一次风温间接控制炉温的多目标优化设定方法.通过融合分解与竞争策略,将WS变换、双向学习、随机交叉、动态高斯变异引入到多目标海鸥优化算法(MOSOA)中,得到一种改进的MOSOA(IMOSOA),根据炉温的设定值、误差等信息对炉排温度和一次风温的设定值进行寻优.实验结果表明IMOSOA的寻优能力显著增强,在干扰影响下,基于IMOSOA的多目标优化设定方法可实现MSWI过程炉温的控制目标,能有效促进垃圾焚烧过程的平稳运行.
AbstractList 为实现城市生活垃圾焚烧(MSWI)过程的炉温稳定并避免炉排温度过高的控制目标,本文提出一种通过炉排温度和一次风温间接控制炉温的多目标优化设定方法.通过融合分解与竞争策略,将WS变换、双向学习、随机交叉、动态高斯变异引入到多目标海鸥优化算法(MOSOA)中,得到一种改进的MOSOA(IMOSOA),根据炉温的设定值、误差等信息对炉排温度和一次风温的设定值进行寻优.实验结果表明IMOSOA的寻优能力显著增强,在干扰影响下,基于IMOSOA的多目标优化设定方法可实现MSWI过程炉温的控制目标,能有效促进垃圾焚烧过程的平稳运行.
Author 严爱军
胡开成
AuthorAffiliation 北京工业大学信息学部,北京100124;数字社区教育部工程研究中心,北京100124;城市轨道交通北京实验室,北京100124%北京工业大学信息学部,北京100124;数字社区教育部工程研究中心,北京100124
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