基于多目标遗传算法和多属性决策的主蒸汽温度PID参数优化

李学斌

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基于多目标遗传算法和多属性决策的主蒸汽温度PID参数优化

热能基础研究 | 更新时间：2025-09-28

- 基于多目标遗传算法和多属性决策的主蒸汽温度PID参数优化
- OPTIMIZATION OF PID CONTROLLER PARAMETERS FOR MAIN STEAM TEMPERATURE BASED ON MULTI-OBJECTIVE GENETIC ALGORITHM AND MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING
- 热力发电 2009年38卷第9期页码：33-36
- 作者机构：
  
  武汉第二船舶设计研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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李学斌. 基于多目标遗传算法和多属性决策的主蒸汽温度PID参数优化[J]. 热力发电, 2009,38(9):33-36.

LI Xue-bin Wuhan 2nd Ship Design and Research Institute. OPTIMIZATION OF PID CONTROLLER PARAMETERS FOR MAIN STEAM TEMPERATURE BASED ON MULTI-OBJECTIVE GENETIC ALGORITHM AND MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING[J]. Thermal power generation, 2009, 38(9): 33-36.
李学斌. 基于多目标遗传算法和多属性决策的主蒸汽温度PID参数优化[J]. 热力发电, 2009,38(9):33-36. DOI：

LI Xue-bin Wuhan 2nd Ship Design and Research Institute. OPTIMIZATION OF PID CONTROLLER PARAMETERS FOR MAIN STEAM TEMPERATURE BASED ON MULTI-OBJECTIVE GENETIC ALGORITHM AND MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING[J]. Thermal power generation, 2009, 38(9): 33-36. DOI：

摘要

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法。综合考虑了系统超调量、稳定时间和时间乘以误差绝对值积分(ITAE)指标

采用改进非支配解排序的多目标遗传算法(NSGAII)求出帕雷托(Pareto)最优解

并用逼近理想解的序数偏好方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究

对Pareto最优解给出排序。通过计算锅炉主蒸汽温度PID控制的数值算例结果表明

采用多目标进化算法和多属性决策技术相结合的方法通用性好

所设计的PID性能优异

适合实际应用。

Abstract

A new method is presented for designing PID controller parameters based on multi-objective optimization technique.The fast Non-dominating Sorting Genetic Algorithm II(NSGA II) is employed to approximate the set of Pareto solutions through an evolutionary optimization process.Then a multi-attribute decision making(MADM) approach is adopted to rank these solutions from best to worst for determining the best solution in a deterministic environment with a single decision maker.The ranking of Pareto solutions is based on entropy weigWT and TOPSIS method.A PID controller design example for main steam temperature control is conducted

and the results illustrate the method of generality and the PID controller of high performance.

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