基于改进蝙蝠算法的水电站机组频率控制

针对水轮机调速系统存在非线性、时变性、传统PID控制精度差、鲁棒性不强等缺点,在传统PID基础上引入改进蝙蝠算法对控制器进行优化。该算法以控制器调节时间、频率误差的绝对值为目标函数,在给定范围内找到一组PID参数使目标函数最优,再把这组参数代入到PID控制器中对系统进行控制。结果表明该算法具有较高的控制精度、更快的响应速度,其控制性能较传统PID控制器有显著的提高。     

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。     

水轮机调节系统鲁棒稳定模糊控制器的优化设计

针对水轮机调节系统的非线性和结构参数时变等特点,给出了一种鲁棒稳定模糊控制器优化设计方法。利用小增益理论确保控制系统的稳定,采用范数度量模型集的界,用遗传算法优化控制器参数,使得优化后模糊控制器具有一定的稳定裕量和一定的性能指标。对一混流式水轮机组仿真控制实验结果证明所提出方法的有效性。     

基于GA的BP神经网络智能PID控制在水力发电机组中的应用

水力发电机组是一个非线性、时变系统,常规PID控制不能达到较好的控制效果。提出了一种基于GA遗传算法、BP神经网络和RBF神经网络的智能PID控制方法。分别讨论了智能控制系统的结构,如GA,BP,RBF以及水电机组的数学模型;对水电机组采用智能PID控制器和常规PID控制器的动态特性进行分析。结果表明,采用智能PID控制器的水电机组具有更好的控制精度和动态特性。     

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。     

新型FNNS控制策略在水轮机调节系统中的应用

针对水轮机调节系统非线性、结构参数变化范围较大等特点，提出了一种新型水轮机调节控制策略－－FNNS（模糊神经网络系统）与变参数控制相结合的智能控制系统，仿真研究表明，该系统能适应水轮机调节系统结构、参数变化较大情况下的控制要求。     

水轮机调节中高精度模糊控制器的应用

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和控制器的结构;对水轮机调节系统建立近似数学模型。分别用固定参数PID控制器、普通模糊控制器、高精度模糊控制器在水轮机受负荷干扰,传递系数变化的情况下进行仿真研究,得出结论: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,高精度模糊控制器的动态特性好,鲁棒性强,优于其他两种控制器。     

水轮机调速器控制策略研究综述

综述水轮机调速器PID控制、智能控制和自适应控制等特点 ,指出模糊控制可解决非线性控制系统问题 ,但导致控制精度降低 ;神经元网络控制虽有在线学习能力 ,但存在着学习速度较慢、易收敛到局部最小点等不足 ,延长了网络决策时间 ;将模糊控制、神经网络控制和PID控制相结合 ,可以实现PID控制器参数在线调整 ,能够直接用于水轮机调节系统的实时控制中 ;状态反馈控制可以改进控制系统的动态性能 ;遗传算法可有效地解决参数寻优问题 .提出在调节参数最佳整定、电液随动系统、可靠性与稳定性等方面还有待深入研究     

水轮机调速器与电网负荷频率控制(二)电网负荷频率控制仿真研究

在现代电力系统中，水轮机调速器已成为水轮机控制系统的控制核心。文中叙述了水轮机调速器与电网负荷频率控制之间的关系，分析了调速器在电网一次调频、二次调频中的作用、静态特性和动态特性；通过建模、仿真及现场试验，提出了机组并联于大电网工况下的调速器PID参数整定范围和应有的机组功率控制模式。     

水轮机调速器与电网负荷频率控制

在现代电力系统中，水轮机调速器已成为水轮机控制系统的控制核心。文中叙述了水轮机调速器与电网负荷频率控制之间的关系，分析了调速器在电网一次调频、二次调频中的作用、静态特性和动态特性;通过建模、仿真及现场试验，提出了机组并联于大电网工况下的调速器PID参数整定范围和应有的机组功率控制模式。     

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。     

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。     

模糊控制器在水轮机调节中的应用及Simulink仿真

采用模糊控制器和PID相结合的控制器可以很好地利用模糊控制器和PID控制器各自的优点,利用功能较强大的仿真工具Matlab/Simulink针对水轮机空载运行工况进行了仿真,从仿真结果可以看出,模糊-PID控制器比单一的PID控制器的动态性能好很多。     

DJT型调速器故障分析与处理

简要介绍DJT5000型水轮机调速器的主要特点.它采用伺服电机控制的电动集成闽作为电液转换元件,代替了传统的转换器,工作可靠;调节技术上采用连续的实时变参数的PID控制算法,自动化程度高.文中重点介绍了该调速器在白溪水电厂运行7年来出现的故障和缺陷及其分析和处理,包括电动集成阀回油漏油偏多、导叶反馈电阻损坏、测频干扰、反馈滚轮易碎、锁锭故障等,可供同类型调速器常见故障分析及处理时参考.     

水轮机调节系统可视化仿真模型研究

由于水力机组数学模型包含有非线性等因素,所以在实际计算及仿真时难于表示。运用仿真软件SIMULINK,建立了一种进行水轮机调节保证计算的可视化仿真模型,在建立模型时,利用水轮机的全特性建立其非线性数学模型,并考虑了调速器的限幅非线性因素,从而使计算结果要比采用近似计算公式的计算结果更精确。所建立的模型具有很强的开放性和可移植性,模型的结构易于修改和重构,能适应水电站个性强的特点,给水轮机调节保证计算提供了一种非常简便易行的方法。     

Improving oxygen concentration control in activated sludge process with estimation of respiration and scheduling control.

The paper presents an efficient and simple model-based method of on-line estimation of respiration from the current values of dissolved oxygen concentration and airflow signals. Fast estimation of respiration is important because respiration appears as the most important disturbance signal in the control of dissolved oxygen concentration, and could therefore be used for improving control efficiency. A parameter scheduling PI (proportional and integral) control scheme is proposed, where the estimated respiration signal is used for scheduling of the PI controller parameters, by using local linearization of the process dynamics. The performance of the scheduling controller is compared to a conventional PI controller in simulation using the COST simulation benchmark, and experimentally on an activated sludge process pilot plant.