许 琴，颜海斌，杨建华，张润盘

(1.中材节能股份有限公司技术部 天津 300400;2.浙能中煤舟山煤电有限责任公司发电部 浙江 舟山 316100;3.河北省电力勘测设计研究院 河北 石家庄 050031)

0 引言

在火电厂机组控制方面，锅炉主蒸汽温度是一个很重要的被控参数，能否对主蒸汽温度进行有效的控制，对机组安全经济运行至关重要。目前，各类PID控制器因其参数物理意义明确、易于调整，在热工控制系统中占据着主导地位。但是，常规PID控制器本身存在的一些缺陷使它在实际应用中的控制效果不是很理想。因此，设计一种能够适应多种工况变化、具有较强鲁棒性的锅炉主汽温控制系统尤为重要。

遗传算法与人工神经网络都是在生物学原理基础上的科研成果。将其结合研究，可以借鉴二者长处寻找求解复杂问题的有效途径。将遗传算法与神经网络结合，可以使神经网络系统扩大搜索空间、提高计算效率以及增强神经网络建模的自动化程度。

1 优化方案及算法实现

在实际应用中，绝大部分神经网络模型都是采用BP神经网络及其变换形式，BP神经网络是前向网络的核心部分，同时BP网络也存在着学习收敛速度慢、不能保证收敛到全局最小点等缺陷，其权值通常由梯度法来确定，因此经常经过多次反复试验却很难找到最优的权值。另外，实际问题的求解空间往往存在多个局部极值点，使得BP算法陷入局部极值点的可能性增大。在实际的应用研究中，网络结构还没有一种比较成熟的理论方法，往往采用递增或递减的试探方法来确定，其设计基本上依赖于经验［1－5］。……