[1] 王子杰, 黄宇, 韩璞, 等. 循环流化床汽温系统自抗扰控制器优化设计[J]. 动力工程学报, 2010, 30(1): 31-35. [2] 冯冬青, 邢广成, 费敏锐, 等. 基于改进PSO算法的多变量PID型神经网络控制[J]. 系统仿真学报, 2011, 23(2): 363-366, 385. [3] 李永玲, 黄宇, 马进, 等. 核电稳压器内膜PID优化控制[J]. 动力工程学报, 2013, 33(11): 858-864. [4] 肖忠, 玉瑞, 王清, 等. 基于PID神经网络的主汽温系统设计与仿真[J]. 系统仿真学报, 2011, 23(10): 2195-2199. [5] 林梅金, 罗飞, 李如雄. 模糊PID 控制器在火电厂主汽温控制中的应用[J]. 动力工程, 2005, 25(2): 231-233. [6] 王东风, 韩璞. 基于免疫遗传算法优化的汽温系统变参数PID控制[J]. 中国电机工程学报, 2003, 23(9): 212-217. [7] 李剑波, 王东风, 付萍, 等. 基于改进粒子群算法的主汽温系统PID参数优化[J]. 华北电力大学学报, 2005, 32(4): 26-30. [8] 李芹, 张浩, 杨平, 等. 基于MCP-CSH的主汽温控制变负荷仿真研究[J]. 系统仿真学报, 2014, 26(11): 2675-2681. [9] 王勇. 基于混沌粒子群的神经网络主汽温控制系统[J]. 计算机仿真, 2012, 29(8): 322-325. [10] 贾东立, 张家树. 基于混沌变异的小生境粒子群算法[J]. 控制与决策, 2007, 22(1): 117-120. [11] 黄鹤, 李德伟, 席裕庚. 基于混合H2/H∞ 的鲁棒预测控制综合设计方法[J]. 控制与决策, 2010, 25(8): 1269-1272. [12] 赵亮, 睢刚, 吕剑虹. 一种改进的遗传多目标优化算法及其应用[J]. 中国电机工程学报, 2008, 28(2): 96-102. [13] 黄宇, 韩璞, 李永玲. 主汽温系统模糊自适应内模控制[J]. 中国电机工程学报, 2008, 28(23): 93-98. [14] 刘翠花, 陈红, 王广军, 等. 基于分散推理结构的过热汽温模糊控制及仿真[J]. 系统仿真学报, 2011, 23(7): 1437-1440. [15] M B Dowlatshahi, H Nezamabadi-pour, M Mashinchi.A discrete gravitational search algorithm for solving combinatorial optimization problems[J]. Information Sciences (S0020-0255), 2014, 258: 94-107. [16] 黄宇, 韩璞, 刘长良, 等. 改进量子粒子群算法及其在系统辨识中的应用[J]. 中国电机工程学报, 2011, 31(20): 114-120. [17] 孙勇, 章卫国, 章萌, 等. 基于改进粒子群算法的飞行控制器参数寻优[J]. 系统仿真学报, 2010, 22(5): 1222-1225. [18] E Rashedi, H Nezamabadi-pour, S Saryazdi.A gravitational search algorithm[J]. Information Sciences (S0020-0255), 2009, 179(13): 2232-2248. [19] 王凌, 刘波. 微粒群优化与调度算法 [M]. 北京: 清华大学出版社, 2008. [20] 王德进. H2和H∞优化控制理论 [M]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学出版社, 2001. [21] 王茂林. 改进遗传算法及其在PID控制器参数优化中的应用 [D]. 长春: 吉林大学通信工程学院, 2011. [22] 游伟倩, 陈怀海, 贺旭东. 振动控制系统中几种范数及其应用研究[J]. 南京航空航天大学学报, 2007, 39(3): 394-396. [23] 吴旭东, 解学书. H∞鲁棒控制中的加权阵选择[J]. 清华大学学报(自然科学版), 1997, 37(1): 27-30. [24] 陈来九. 热工过程自动调节原理和应用 [M]. 北京: 水利电力出版社, 1982. |