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。     

模糊PIC控制器在中频电源中的应用

将模糊控制技术与常规PID控制技术相结合，设计了开关电源调压系统PID控制器，该控制器以微处理器80C196KC为核心，采用SPWM专用芯片SA828，实现了开关电源调压系统的电压、电流双闭环控制。试验表明，该模糊控制器控制效果良好，不仅使被控系统具有较小的超调量，而且系统的响应时间和稳态误差均较小，从而使所设计的中频电源具有较高的供电品质。     

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。     

水轮机组的神经元网络智能同期控制

介绍一个基于自适应神经元的同期智能控制器。探讨使用两个神 经元进行频率相角复合同期控制器的设计方法，给出一种神经元权系数初值的选取 方法，进行了实验室和电站试验。结果表明这种新颖的同期控制器具有良好的 控制品质，可使水轮机组启动后快速进入同期点，提供每分钟8次左右的并网 机会，具有工程应用前景。     

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。     

基于遗传算法的机组组合研究

针对遗传算法应用于机组组合问题的具体实现技术进行了深入的研究，实现了采用不同采样空间，不同选择策略，不同适值函数和不同交叉率／变异率的遗传算法和机组组合计算程序，并对10机系统和110机系统的仿真计算进行了分析和比较。结果表明各种不同实现技术的遗传算法应用到机组组合问题具有不同程度的有效性，另外，遗传算法的不同实现技术对收敛时间，收敛代数和收敛值也有较大的影响。文中在计算研究的基础上提出了适用于机组组合问题的遗传算法的具体实现技术，为遗传算法应用到机组组合问题的实用化研究奠定了坚实的基础。     

基于模糊控制遗传算法的输电系统最优化规划

用遗传算法求解优化问题时,要花费大量时间对基因进行测试,,速度较慢。另外,遗传算法的性能还强烈地依赖于一睦相关参数（例如交叉和变异的概率）的选取。文中以电网规划为背景,对简单遗传算法（ＳＧＡ）进行了多方面改进,得到模糊控制遗传算法（ＦＬＣＧＡ）。该算法速度快,收敛到全局最优解的概率大。与基于传统遗传算法的电网规划比较,ＦＬＣＧＡ算有明显的优越性。     

高压直流输电系统在线模糊神经控制器的研究

提出了一种适用于高压直流输电系统快速灵活控制的在线模糊神经直流控制器。由于是在线控制,所以这种直流控制器与传统的PI调节器和离线式神经网络控制器相比更具鲁棒性和自适应学习能力;与只考虑电流误差的神经网络控制器相比,则具有更好的动态性能。通过NETOMAC数字仿真实验证明了该控制器对交直流系统稳定有良好的效果。     

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.     

贯流式机组综合型模糊神经网络智能控制研究

针对贯流式水力机组带孤立负荷时难以稳定的特点,在以串级的三维模糊控制器为基础,引入2个反馈环节作为并联校正,形成综合控制器的同时,以神经网络完成水轮机调节系统调节对象的辨识和控制器参数的在线学习,从而较为圆满地解决了贯流式水力机组带孤立负荷时的稳定控制问题。且控制器设计分块、分步、分层进行,结构清晰,参数设置简单,便于工程应用。     

基于遗传算法的水轮机调节系统最优参数整定

目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取,它往往不易获得最佳参数。文中应用遗传算法整定水轮机调节系统最优调节参数,避免了采用单纯形法容易陷入局部极小值的缺陷,且没有连续性和可微的限制,算法简单,同时,获得的调节参数优于根据传统公式整定的调节参数,性能指标良好,具有广泛的推广使用价值。