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1.
基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正.再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。图6参6  相似文献   
2.
本文首先用Smith自适应预估器估同滞后系统的时延变化率,然后分别在极点配置控制器下和MRA控制器下对变时延滞后系统的稳定性进行分析,确定了保证系统鲁棒稳定的时延变化的范围。  相似文献   
3.
配电网单相故障多频带奇异量选线方法   总被引:5,自引:1,他引:5  
采用3次B样条小波包提取各线路故障奇异量模极值,根据模极值能量分布最大原则,提出各线路特征频带的选取方法.当各线路特征频带一致时,以各线路零序电流模极值的幅值关系、相位关系构造选线判据;当各线路特征频带不一致时,分别在各线路的特征频带上构建各线路零序电流模极值的大小和极性关系矩阵,构造选线判据.解决了现有故障奇异量选线方法中因频带选择不合适而造成的误判问题.通过2组现场实录故障算例验证了选线判据的有效性和实用性.  相似文献   
4.
5.
基于遗传算法的电力系统聚类模糊稳定器的设计   总被引:2,自引:2,他引:2  
为了抑制电力系统因负阻尼而产生的低频振荡,提高系统稳定性,将具有自学习能力的聚类算法和常规模糊控制相结合,提出了一种新型的聚类自适应模糊控制方案,应用于非线性和强耦合的电力系统中,并用一种加速搜索过程的改进遗传算法将常规模糊控制器的隶属参数进行了优化。仿真结果表明,该方案的自适应性、实时性、鲁棒性都很强。  相似文献   
6.
组合电力系统稳定器GPSS的设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了抑制电力系统因负阻尼而产生的低频振荡,提高电力系统稳定性,设计了一种组合电力系统稳定器GPSS〈分析和仿真结果都表明该方案对抑制电力系统低频振荡有显著效果。能提高电网运行质量,保持电网我供电的可靠性和优质性  相似文献   
7.
本文将对象分解为串级形式来设计MRACS ,解决了高阶复杂的被控对象在发生大范围和不可测变化时引起的不稳定问题。并进行了计算机仿真。  相似文献   
8.
针对电力驱动装置的速度和电流设计了双自适应环控制器,使可控电力驱动装置在机械或电力特性发生大范围和不可测变化时均能维持系统性能稳定,增强了系统的鲁棒性。  相似文献   
9.
在随机风条件下,风力发电系统的输出特性随外界环境的变化而变化,并可能出现明显的振荡现象,采用最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)可充分发挥风力发电机组的效能。根据传统三点比较法应用在风力发电系统中的不足及最大功率点跟踪的基本原理,将模糊推理最优梯度法引入风力发电系统中,以提高风力发电系统的最大功率跟踪性能。该方法通过对风力发电机转速步长进行指数倍调整,能够有效地提高最大功率点的追踪精度,具有良好的收敛性和抗干扰性。通过MATLAB仿真结果表明,该方法具有比传统三点比较法更为精确的追踪性能。  相似文献   
10.
基于BP网络逆模型的轧辊偏心自适应逆控制   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对冷轧带钢生产中的轧辊偏心控制问题,将神经网络与自适应逆控制相结合,提出一种基于BP网络逆模型的自适应逆控制方法。将系统的动态特性控制和对象的噪声控制分成两个独立的过程,当动态性能达到最优时,对象扰动的影响也减到最小。将该方法应用到350 mm四辊可逆液压轧机上,仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态特性。  相似文献   
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