水轮机调节系统控制策略综述

综述水轮机调节系统常规PID控制、自适应控制、智能控制和非线性控制的特点,指出模糊控制和专家控制精度较低;神经元网络控制学习速度较慢、易收敛到局部最小点;遗传算法可有效地解决参数寻优问题;非线性控制着眼于水轮机调节系统的非线性特性,控制效果较好.提出将非线性控制与其它控制策略相结合形成复合控制,将是水轮机调节系统控制策略的发展方向.     

基于自适应模糊PID控制的水轮机调节系统

针对水轮机的大惯性和"水锤"效应,以及水轮机调节系统各环节的时变非线性特性,传统的PID控制很难改善其控制品质,容易产生超调量大、摆动时间长、波动频繁以及调节"迟钝"等现象。为此,在水轮机调节系统中引入了有功功率反馈来取代主接力器位移反馈,同时设计了一个基于模糊控制的变参数PID控制器,利用模糊控制的专家推理能力实现在线调整PID参数,来改善系统控制品质。而且还结合水轮机调节系统变工况和扰动情况,利用模糊逻辑工具箱对自适应模糊PID控制模型进行仿真。结果表明,该系统具有更好的跟随性能,稳态精度高,超调量明显较小,具有较强的自适应性和鲁棒性能。     

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。     

基于模糊PIO控制的水轮机调节系统的研究

水轮机调节系统是一个非线性、时变、非最小相位的系统,其动力学特性的内部不确定性和外部环境扰动的多变性等增加了控制的难度。目前,国内外的水轮机调节规律还是采用常规PID控制。模糊控制具有较好的动态响应特性,并且无需知道被控对象的数学模型,适应性强,鲁棒性好。在此采用模糊PID复合控制,弥补了单纯采用PID算法的不足,对PID参数的模糊整定进一步完善了PID控制的性能。本文将模糊控制和PID控制相结合,建立一种智能模糊PID控制,并用MATLAB对该控制方法进行了仿真实验,所得到的系统响应曲线调节速度快且调节过程平稳,超调量小,具有较强的抗扰动能力,具有良好的调节品质,比传统方法表现出更强的鲁棒性,是一种行之有效的控制方法。     

基于遗传算法的水轮机模糊自适应PID调节系统控制规则

针对水轮机调节系统常规PID控制参数不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的问题，结合遗传算法与模糊PID控制，用遗传算法优化模糊自适应PID控制的模糊规则，利用模糊推理的方法求解PID参数的变化量，对PID参数进行自动整定。同时针对遗传算法寻优生成的模糊规则存在跳变和规则曲面粗糙等缺陷，在目标函数中引入光滑因子，有效解决了模糊规则跳变现象。仿真表明，该方法是寻找水轮机调节系统模糊自适应PID控制规则的一种可行方法。     

同步发电机励磁系统智能PID控制仿真研究

针对同步发电机励磁调节系统在参数寻优和控制性能方面存在的问题,利用遗传算法快速的搜索能力,找到提升控制性能的参数,在此基础上,将模糊控制与PID控制结合,利用模糊推理方法在线调整PID控制参数,在MATLAB环境下进行了系统仿真,结果表明,控制性能较普通PID控制更为优越.     

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。     

模糊PID控制在水轮机调节中的应用研究

该文根据模糊控制和PID控制的基本特点，给出了3种模糊PID复合控制在水轮机调节中的实现方法，并进行了仿真研究，其结论具有一定的实用价值，为模糊PID控制在水轮机调节中的应用打下了理论基础。     

水轮机调节系统的模糊神经控制

 水轮机调节系统的被控对象是一个时变、非线性和含非最小相位环节的复杂系统,为了寻求一种好的控制算法来提高控制系统性能,提出了3种改进后的模糊神经控制,即比例积分智能权函数模糊控制、定增益单神经元PSD控制和定增益单神经元智能权函数神经模糊复合控制。仿真分析表明：比例积分智能权函数模糊控制和定增益单神经元PSD控制既有较快的响应速度,又能实现无差调节特性;定增益单神经元智能权函数神经模糊复合控制既有快速的响应速度,又有良好的稳态特性和动态特性,同时鲁棒性好。它们均优于常规PID控制。