参数自适应模糊PID控制器及其在水电机组调速器中的应用

由于水电机组调速系统控制对象———水轮机的运行工况在不断变化，描述水轮机动态特性的数学模型及引水系统的模型参数时刻发生变化，常规PID控制的应用受到限制。文中引入了模糊控制理论，使用参数自适应模糊PID控制器替代常规PID控制器，通过仿真结果显示，对水电机组过渡过程的控制具有明显的效果。     

BP网络模糊PID控制在水轮机调速器中的应用

为了改善水轮发电机组的动态调节品质,对神经网络控制在水轮机调节中的应用进行理论分析,将基于BP神经网络的模糊PID控制器应用于水轮机调速系统.仿真和实验结果表明,该控制器具有良好的调节品质,其控制作用对改善水电机组的动静态特性和对参数时变的适应能力等方面均优于常规PID调节器,为神经网络控制在水轮机调节系统中的应用打下了良好的理论基础.     

基于BP神经网络的PID控制器在渠道自动控制中的应用

本文提出将基于BP神经网络的PID控制器应用于渠道自动控制中，实现了渠道PID控制中参数的整定不依赖于渠道数学模型，且能在线依据渠道系统的动态信息调整PID参数，满足了实时控制的要求。应用Matlab软件的仿真结果表明，采用基于BP神经网络PID控制器比常规PID控制，渠道的运行响应加快，水位超调减小，适应性增强，闸门的性能得到较大改善。     

改进蚁群算法优化PID控制在水力发电机组中的应用研究

水力发电机组是一个非线性、时变系统,常规PID控制不能达到理想的控制效果。提出一种基于改进蚊群算法的PID参数优化方法,讨论了蚁群算法的模型,水力发电机组的模型,对蚁群算法的不足进行改进,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明,采用改进蚁群算法PID控制器的水电机组具有更好的控制精度和动态特性,验证了该方法的可靠性和有效性。     

基于RBF神经网络的PID控制器

水位控制是工业锅炉控制系统中一个重要的环节,其控制质量的优劣直接影响到锅炉的安全和经济效益.将一种基于RBF神经网络的PID控制器应用于工业锅炉水位的控制当中,它结合了传统PID和神经网络的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数.仿真结果表明,这种控制器具有较好的适应性,控制效果得到明显改善.     

水力发电机组的模糊神经网络参数自整定PID控制及仿真

为适应水电机组的复杂工况和高指标的控制要求，提出了一种水力发电机组的模糊神经网络参数自整定PID控制系统．即利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制算法，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则。优化控制器隶属度函数，根据不同时刻的误差e和误差变化ec，利用模糊逻辑控制，在线自整定PID参数，进一步完善了PID控制器的性能，提高了系统的控制精度。仿真实验表明：该控制器明显地改善了控制系统的动态性能，能使系统达到满意的控制效果，对进一步应用研究具有参考价值。     

基于BPNN-PID的风电机组桨距控制分析

变桨控制技术是风力发电机组的核心技术之一,开展对风力发电机组变桨控制方面的研究具有重要的理论和应用价值。根据风力发电机组在额定风速以上如何保持输出功率稳定和降低风轮转速波动的控制技术进行研究,在传统的变桨距控制策略基础上,提出了基于BP神经网络(Neural Network,NN)整定PID的控制策略,并在Matlab/simulink环境下对PID控制和BP神经网络控制相结合的复合控制系统进行建模与分析。对1.5MW风电机组的仿真验证了BPNN-PID算法的有效性,提出算法不仅能够解决传统PID控制器参数整定困难的问题,而且优化效率更高,可以得到优良的控制性能。     

神经网络智能PID控制及其在水轮机调速器中的应用

对神经网络控制在水轮机调节中的应用进行理论分析,将基于BP神经网络的PID控制器和模型辨识神经网络应用于水轮机频率扰动仿真试验中,结果表明具有较好的动、静态特性和较强的鲁棒性,为神经网络在水轮机调速器中的应用打下理论基础。     

基于神经网络的水轮机调节控制器

对神经网络控制在水轮机调节中的应用做了理论上的分析，将基于BP神经网络的PID控制器应用于水轮机频率扰动和负荷扰动仿真实验中，结果表明其具有较好的动静态特性和较强的鲁棒性，为神经网络控制在水轮机调节中的应用打下良好的理论基础。     

水力发电机组PID控制器的参数特性

从PID参数变化对频率特性影响出发,通过频率带宽分析,讨论了水力发电机组PID控制器参数变化对其频率特性的影响,并得出了相应的特性。实例分析表明,应用参数变化对频率的影响特性进行水力发电机组PID控制器的参数整定,将使水力发电机组获得良好的动态特性和调节品质。     

隶属度确定对模糊控制系统稳定性影响的研究

 结合模糊控制和PID算法的优点,提出并设计了模糊PID控制器,利用MATLAB软件对采用此模糊PID控制器的水轮机调节系统进行仿真研究。仿真研究结果表明,合适的隶属度对模糊PID控制系统无论是在系统响应速度,还是稳定性上都有明显的提高。     

模糊自适应PID控制器在水轮机调节系统中的应用

本文针对水轮机调节系统的参数非线性、时变性和模型不确定性设计了一种基于模糊推理的参数自适应PID控制器,并用Matlab对该控制器的稳定性和鲁棒性进行了仿真。仿真结果表明该控制器具有理想的动态和稳态性能,超调量、过渡过程时间等控制性能指标均优于传统PID控制器,能够满足水轮机调节系统对参数控制的要求。     

模糊自适应PID控制器在水轮机调节系统中的应用

本文针对水轮机调节系统的参数非线性、时变性和模型不确定性设计了一种基于模糊推理的参数自适应PID控制器,并用Matlab对该控制器的稳定性和鲁棒性进行了仿真。仿真结果表明该控制器具有理想的动态和稳态性能,超调量、过渡过程时间等控制性能指标均优于传统PID控制器,能够满足水轮机调节系统对参数控制的要求。     

基于改进天牛须搜索算法的抽水蓄能机组调节系统优化控制

针对抽水蓄能机组调节系统PID控制器参数整定困难问题,提出了一种基于改进天牛须搜索算法的抽水蓄能机组PID控制策略。首先,构建了小波动情况下带有时滞的抽水蓄能机组调节系统的数学模型。其次,提出了一种融合自适应分数阶微积分与自适应更新步长的改进天牛须搜索算法。然后,采用改进天牛须搜索算法、天牛须搜索算法与粒子群算法,分别设计调节系统在空载与负荷情况下的PID控制器。最后,使用各个算法优化的PID控制器进行调节系统的空载频率扰动与负荷波动工况仿真实验。结果表明：所提出算法可以整定出最为合适的PID控制器参数,在不同时滞作用下调节系统均取得更好的控制效果。该研究为抽水蓄能机组调节系统PID控制器的设计提供了新思路。     

基于遗传算法的水轮发电机组模糊PID控制研究

水轮发电机组是一个复杂的非线性系统,水轮机调节系统常规PID控制不能根据水轮发电机组的动态过程自动调整PID控制参数。因此,常规PID控制很难满足高性能控制要求。结合遗传算法和模糊PID控制的优点,用模糊推理在线整定PID控制参数,利用遗传算法优化模糊PID控制系统的模糊控制规则。仿真结果表明,这是一种非常有效的控制策略,其控制品质较传统PID控制系统有很大的改善和提高。     

高精度模糊控制策略在水轮机调节系统中的应用

设计了高精度模糊控制器的输入、输出伸缩因子及模糊控制规则;对水轮机调节系统的电液随动系统建立一阶、三阶、五阶数学模型。分别用固定参数PID控制器、普通模糊控制器和高精度模糊控制器,对水轮机受负荷干扰、传递系数变化的情况进行了仿真研究,得出以下结论:(1)应以三阶电液随动系统模型为参考设计PID控制器;(2)在被控对象数学模型不够精确、参数发生变化或发生负荷扰动时,高精度模糊控制策略的动态特性好,鲁棒性强。     

水电机组智能复合控制策略研究

水轮发电机组系统是一非线性、时变、高阶系统,传统PID或模糊控制很难达到理想的控制效果,模糊和PID适当结合控制可提高控制效果。对模糊和PID控制相结合形式进行了讨论,并设计了常用的几种模糊和PID控制结合的控制器;又结合具体水电站控制工程,对控制器进行了仿真分析,并分析了模糊和PID如何优势互补达到较好的控制效果。为了说明问题,设计模糊和PID控制器时用遗传算法和神经网络进行了优化。