节流式流量仪表的非线性特性流量仪表是火电厂中重要的热工仪表，其测量方法大致有体积法和速度法两种，基于速度法的节流式流量仪表在火电厂中应用最为广泛节流元件采用标准孔板的节流式流量仪表所使用的计算公式，仍是自20世纪50年代发展起来的传统1.2主蒸汽处于变工况（即主蒸汽温度T、压力P在不断变化必须对式（进行密度补偿，否则会产生较大误差。关于密度修正的方法有多种<6>，究其本质，都是与T、2遗传算法遗传算法（简称GA）模拟了自然界中生物由低级向高级的进化过程，是一种基于Darwin进化论和Mendel遗传学说的全局随机搜索算法，是由Holland首先提出来的<4>.由于不依赖求解问题的梯度信息，因此GA算法具有很好的普适性，特别适于处理传统搜索方法解决不了的复杂问题和非线性问题。

　　由于这些方法是基于梯度信息来求最优解，本质上是一种局部搜索技术，易陷入局部最优点，而得不到全局最优解因此本文选用性能更优的GA算法，来辨识式（2）、（3）中的待定参数。初始化工作（定义适合度函数、完成编码、设定杂交和变异概率等）种群进化（选择）种群进化（杂交、变异）随机产生初始种群对应优化问题找到满意解进化截止条件成立GA进化成功GA进化失败开始计算种群的适合度Yes No GA优化原理流程图首先要定义出优化问题的适合度函数。本文针对节流式流量仪表非线性辨识问题，以GA寻优所得参数计算出的主蒸汽流量值q m与实际的主蒸汽流量值q m '之间的误差平方和最小作为待定参数k辨识优化的判据，即将节流式流量仪表非线性辨识问题转换如下所示的优化问题。

　　由于GA处理的是最大值问题，式中N为一个足够大的正数，F（k）即为GA所需的适合度函数。可先选取一个较大的范围，待用遗传算法初步寻优后，根据参数k的变化趋势，再缩小其变化范围，并再次寻优。接着，还要确定GA的其它初始条件，诸如种群规模、进化代数、进化阀值、杂交概率（尽量选取接近1的数值）、变异概率（通常0.001～0.1）等。然后即可进行仿真研究。本文采用Visual C++语言编制GA算法程序。

　　仿真研究目前电网负荷波动快而大，以致火电厂机组所带负荷在随时变动，为此采用经济性好的滑压方式来调整机组输出功率以满足外界需求，这势必导致主蒸汽温度、压力发生变化。再者，机组运行中的自身扰动也会影响主蒸汽温度、压力的变化。遗传算法在节流式流量仪表非线性辨识中的应用31意义。给出了某火电厂机组的一组主蒸汽温度、压力、流量以及节流式流量计的压差值，设计工况为T j =555℃、P j =13.72 MPa.

　　本文GA算法中选取二进制编码长度l=15，种群规模n=10，种群进化代数t=100，杂交概率P C =0.8，变异概率P M =0.01，初始种群随机产生，选择策略采用轮盘赌，杂交策略采用一点杂交，变异策略采用取反变异。以种群进化代数t＞100作为进化截止条件，即在100代以内没有找到优化问题满意解就宣告GA进化失败。以式（6）作为适合度函数，其中q m（k）用式（3）计算，N=400000.以种群的适合度到达F≥399920，即流量误差平方和ER≤80作为GA进化成功的衡量值。此外辩识参数k 1、k 2均为正数，前者取值范围较大，后者较小（k 2 <10）。经多次比较，最后确定k 1∈<10，20>、k 2∈（0，2）。