基于IATLBO与稳态初值寻优的波动热工系统建模

针对人为选取热工系统稳态分量不准确,造成建模精度下降的问题,提出一种基于IATLBO(improved adaptive teaching-learning-based optimization algorithm)与稳态初值寻优的波动热工系统建模方法。方法将系统稳态分量与模型参数均看作未知量,依据智能优化算法寻优过程中所分配的系统稳态分量,动态的对系统输入输出数据进行稳态分量的剔除,从而有效的避免人为选取所产生的误差;寻优过程选取智能优化算法为教学优化算法,结合真实教学过程,对算法进行了改进,并应用标准测试函数进行仿真,验证了算法的高效性。对某波动热工系统进行建模,表明了上述方法的有效性。