為了精準(zhǔn)測量汽輪機(jī)末級蒸汽濕度,提出在激光后向異軸角散射法的基礎(chǔ)上建立蒸汽濕度測量模型和濕蒸汽參數(shù)反演優(yōu)化模型。根據(jù)該優(yōu)化模型采用粒子群算法對加入高斯白噪聲的仿真數(shù)據(jù)和模擬汽缸的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演尋優(yōu),并將得到的反演結(jié)果與人工魚群算法和傳統(tǒng)的均勻搜索方法進(jìn)行了對比。采用粒子群算法時(shí)■、K、N的反演結(jié)果誤差為0.05、0.66和0.51%,反演時(shí)間為306.41 s;采用魚群算法時(shí)■、K、N的反演結(jié)果誤差為2.96、19.98和4.68%,反演時(shí)間為411.05 s;采用均勻搜索算法時(shí)■、K、N的反演結(jié)果誤差為5.00、27.14和7.95%,反演時(shí)間為246.42 s。結(jié)果表明:粒子群算法能夠克服人工魚群算法和均勻搜索方法兩者的不足,可以在較短時(shí)間內(nèi)獲得精度高且穩(wěn)定可靠的反演結(jié)果,為濕蒸汽參數(shù)測量提供了更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),并對其他顆粒物參數(shù)測量反演提供了理論依據(jù)。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
引言
1 蒸汽濕度測量模型及理論
2 濕蒸汽參數(shù)反演優(yōu)化模型
3 粒子群算法尋優(yōu)流程
4 3種算法反演結(jié)果對比
    4.1 粒子群算法反演結(jié)果
    4.2 魚群算法尋優(yōu)結(jié)果
    4.3 均勻搜索法尋優(yōu)結(jié)果
    4.4 3種算法反演結(jié)果對比
5 粒子群算法反演尋優(yōu)
6 結(jié)論



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