水轮发电机组GA模糊控制器研究

模糊控制器设计的困难之一就是确定量化因子和隶属度函数,它们对控制器性能具有重要影响。文中提出用遗传算法(GA)对水轮发电机组模糊控制器进行优化设计,描述了控制器结构、优化算法和动态仿真结果。仿真对比试验表明,经过GA优化的模糊控制器比经过MATLAB NCD工具箱优化的PID控制器具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

水轮机的GA—PID控制器研究

遗传算法是一种模拟自然进化而提出的简单高效的优化组合算法,是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法,文中研究了水轮机ＰＩＤ调节器参数的优化问题,利用ＧＡ对系统所处的不同状态进行ＰＩＤ参数的在线寻优,使系统在任何状态下,都能得到经传统的ＰＩＤ更好的控制效果和更强的鲁棒性,仿真结果表明遗传算法可以有铲地解决参数寻优问题。     

水轮机调速系统的PID参数模糊整定

提出用一种智能的模糊PID控制器代替常规的PID控制器，并试图应用于 水轮机发电机组的调速系统。这种方法结合模糊控制和传统PID控制的优点，以获得良好的 静态、动态特性为目标。大量的仿真实验表明这是一种有效的控制策略，且具有良好的稳定性。     

基于模糊神经网络的水轮机调速器PID控制

针对水轮机调节系统参数时变、运行工况多变以及包含复杂非线性环节的特点,传统的PID控制策略难以满足系统各项运行指标.根据水轮机调速系统的数学模型,结合模糊控制的推理能力和神经网络的自学能力,提出基于模糊神经网络的水轮机调速器PID参数控制策略.仿真结果表明,相比于传统PID控制和模糊控制,所提控制策略的系统响应拥有更小...     

水轮发电机组的模糊PID复合控制策略研究

针对常规P ID或模糊控制对非线性、时变、高阶水轮发电机组系统不能达到较好控制效果的问题,提出一种模糊和P ID复合控制策略,并对模糊和P ID控制结合形式进行了详细讨论。结合水轮发电机组模型,采用专家经验和遗传算法优化相结合的方法对每种模糊和P ID结合形式进行了参数和规则整定,并对各种复合控制策略进行了仿真实验,分析了模糊和P ID如何优势互补达到较好的控制效果。     

水轮发电机组非线性控制器优化研究

基于一种非线性鲁棒控制理论,针对一类SISO仿射非线性系统,提出一种非线性控制器的优化设计方法;利用遗传算法优化控制器参数,使系统的预期动力学方程按照明确的性能指标进行选取;将针对刚性水锤效应的水轮发电机组设计的非线性控制器应用到弹性水锤模型对象,并与精确反馈线性化（EFL）方法所设计的控制系统相比较.结果表明,该文方法所设计的控制系统能较好适应机组模型结构和参数的变化;在发生三相短路和负荷扰动时能取得满意的动态性能.该方法有利于提高水轮发电机组的适应性和鲁棒性.     

面向目标的水轮发电机组智能模糊控制

本文提出将一种新型的控制策略──面向目标的智能模糊控制，用于水轮机调节领域。它以受控系统的动、静态性能最优为目标，以人工智能和模糊控制为基础，对现有水轮机调速器的控制器和液压伺服机构从系统结构、工作原理几方面进行了全面的改造。仿真结果表明该控制策略具有良好的性能。     

智能PID方法在水轮机调速器中的应用研究

针对传统ＰＩＤ控制方法鲁棒性较差的问题,提出了一种智能ＰＩＤ调节方法,该方法将智能控制中的模糊控制与ＰＩＤ控制相结合,采用分段控制策略,并实时地对ＰＩＤ参数进行修正,仿真实验结果表明,智能ＰＩＤ方法对水电机组具有较好的实时控制作用。     

一种基于遗传算法的自调整模糊PID控制器

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，提出一种改进的基于遗传算法的在线自调整模糊PID控制系统，并采用遗传算法对自适应调整算法中的参数进行寻优。仿真结果表明，该系统能很好地克服机组工况变化对系统的扰动。系统在多种工况下的暂态和稳态响应明显好于常规的PID控制系统，体现了模糊控制系统在控制品质、鲁棒性方面所特有的优越性。     

混流式水轮机组的模糊滑模控制

针对水轮机常规PID调速器不能有效利用调节系统内部信息的缺点,在分析水轮机调节系统数学物理模型的基础上,采用基于模糊规则的滑动模态控制器,并对某一水电站的混式水轮机组调速模型进行Malab仿真。证明了模糊滑模控制方法在此种水轮机调速控制方面的可行性以及良好的鲁棒性。     

发电机变结构模糊逻辑稳定器

本文基于发电机速度和加速度相平面上的正态型模糊隶属函数以及控制和机端电压平面上戒上型模糊隶属函数，提出了电力系统发电机的变结构的模糊逻辑的励磁器。     

发电机励磁的非线性解析模糊控制

该文引入非线性函数建立了一种新的解析模糊控制器用于发电机的电压控制，并引入变结构控制的思想来进行附加励磁控制，建立了一种发电机模糊励磁控制器结构。并兼顾电压调节精度和增强阻尼要求进行电压控制与稳定控制的协调。对所论非线性解析模糊控制器的动态特性分析表明所论控制器为一本质非线性PID控制器。在控制过程中，所论模糊控制器的规则基于误差和误差变化率的大小在线调整。因而具有规则自适应的特性。实际使用时。无需进行控制规则的设计，只需根据工程控制经验对控制参数进行初选，简化了控制设计。仿真研究表明：所论模糊励磁控制器可以提高发电机的电压控制精度和电力系统的稳定性。     

基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究

针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数.为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集,从采集数据中提取最小规则集,从而解决了自适应模糊神经网络中的规则爆炸问题.以CFB锅炉床温为控制对象,对基于粗糙集的自适应模糊神经网络控制器进行仿真比较.结果表明,该控制器控制效果优于常规PID控制器,但稳态误差较常规PID控制器大,其稳态误差小于1.7％,在允许范围内.     

同步发电机励磁系统模糊逻辑控制

本文基于发电机每个瞬间的速度偏差及加速度偏差,按照相平面上的标准模糊隶属函数提出了高步发电机励磁模糊逻辑控制方法,其中控制器增益可自适应调整,通过仿真表明,模糊逻辑控制器对系统各种干扰能有效提高其稳定性并具有非常强的鲁棒性。     

无刷直流电机自适应模糊控制的研究

无刷直流电机(BLDCM)的高性能控制研究始终是运动控制领域中的一个重要研究方向，模糊自适应方法的提出为BLDCM控制系统的设计带来了全新的思路。基于BLDCM数学模型，利用结合自适应策略的模糊控制方法，实现转动惯量变化情形下转速的快速跟踪控制，并通过李亚普诺夫函数证明了速度控制器的稳定性。基于模块化建模工具Matlab，simulink建立BLDCM控制系统模型，采用dSPACE实时仿真环境自动生成控制回路的实时代码，构建便捷高效的在线实时控制平台。仿真及实验结果证明：控制系统运行平稳，自适应模糊策略具有良好的静、动态特性。     

水轮机调节系统的非线性模型、PID控制及其Hopf分叉

通过理论分析提出了水机电系统的非线性模型，该模型具有物理意义清楚、便于理论分析和计算机计算处理的特点；在此基础上应用基于遗传算法的PID控制方法优化控制参数，仿真表明，对非线性模型获得的控制性能是令人满意的；以PID调节参数作为系统分叉参数，运用Hopf分叉存在性的直接代数判据对该非线性模型的Hopf分叉行为进行了分析和仿真，对于水电站中所观察到的持续振荡现象，文中结果可作为一种可能的理论解释。     

HVDC系统中换流站的辅助模糊控制

在换流站两侧传统的P—I型电流调节器、电压调节器基础上分别引入辅助控制变量，该辅助控制变量由模糊逻辑控制器生成。用传统控制与模糊控制分别对三机系统进行的仿真结果表明，与传统控制方法相比，当交流系统受到扰动后，模糊逻辑控制能改善换流站直流电流的恒定性，而且提高了交直流系统的暂态稳定性。     

模糊控制在水轮机调节系统中的应用

本文设计了一个模糊控制器,进而构建了一个基于模糊控制的自适应PID控制器,对有功功率反馈的水轮机调节系统进行控制,利用模糊控制器的模糊推理能力来实现PID控制器参数在线调整,以达到优化控制的目的．对简单电力系统的仿真结果表明,这种控制器与常规PID控制器相比可以取得较好的控制效果,是实现水轮机调节系统自适应控制的一种可行的方法。     

基于遗传算法的汽轮机数字电液调节系统的参数辨识研究

调节系统性能的退化和故障的发生，首先表现在系统各个组成环节的参数的变化上，因此通过参数辨识可以这现汽轮机调筇系统的性能预测，状态监测和故障诊断，文中在简要介绍遗传算法的基础上将其应用于汽轮机数字电液调节系统的参数辨识，给出了参数辨识的基本原理和数据处理方法，辨识结果表明，这种辨识算法具有计算速度快，精度高，程序通用性强等优点，通过合理选择误差函数，相对误差可以控制在1％以上，为汽轮机调节系统的参数辨识提供了一种有效的新方法，具有重要的工程使用价值。