来源:《计算机与应用化学》2010年第10期  作者:李向阳;叶贞成;钱锋;祁荣宾;
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改进的PSO算法在常压塔参数调优中的应用

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鉴于标准粒子群算法在常压塔参数优化问题中不易收敛的不足,本文针对常压塔参数优化问题本身,在粒子速度更新公式中加入了化工先验知识抽象获得的"控制因子(ChemMat)",通过该"控制因子"调整粒子的速度方向,进而调整模型的输入变量,使得产品干点满足工艺要求。改进的粒子群算法应用于优化常压塔模型,以常压塔进料物流温度、气提蒸汽进料流量和常压塔操作参数共15个变量作为控制变量,在4个产品的干点值满足工艺要求条件下最大化轻油产量和最小化能量消耗量。经过仿真实验证明,与标准粒子群算法以及自适应惯性权值改进的粒子群算法相比,采用控制因子的粒子群算法能够在较短的迭代次数里获取优于当前状态的常压塔操作参数。在相同的迭代次数的条件下,采用控制因子的粒子群算法能够搜寻到更优的操作参数。(本文共计4页)......[继续阅读本文]

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