自整定模糊PID控制在电机控制系统中的应用

在参数自整定模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且将该控制器在电机调速系统中的应用进行了研究,实验结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,具有较好的应用价值。     

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。     

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。     

HVDC紧急功率支援自适应模糊控制器设计

研究了高压直流输电系统(HVDC)紧急功率支援控制的实现方法，提出了一种基于参数自适应模糊PID控制算法的HVDC紧急功率支援控制器，它可以根据两侧交流系统的运行情况、故障后的状态等信息，即时地决定最佳的支援功率值，并控制直流输电系统按照最佳支援功率值进行定值功率支援。该控制器基于确定模糊模型，构造模糊PID控制器，并引入确定性模糊调整规则对其进行参数自适应调整，整个控制器结构简单、稳定性强且实现容易。文中采用一个两区域系统对该控制器进行了时域仿真计算。仿真结果表明：投入该控制器后，交流系统在各种大干扰下的频率响应均表现出令人满意的特性。     

含有非线性环节的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于遗传算法的励磁系统参数辨识方法，通过建立待辨识励磁系统的传递函数结构模型，以励磁系统的实际输入作为模型的输入，以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目标，利用遗传算法对模型参数进行优化调整，最终得到满足误差要求的励磁系统参数。该方法的优点在于解决了目前电力系统中常用的辨识方法无法对非线性环节进行有效辨识的问题；且根据输入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识, 方法简便,直接得到传递函数框图环节参数，无需转换。在MATLAB下的数字仿真和现场试验结果均表明，该算法能较精确地辨识出包括非线性环节在内的励磁系统模型各个环节的参数。     

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。     

HVDC模糊协调阻尼控制器的设计

分析了区间振荡和暂态能量函数的关系，通过削减系统的区间振荡暂态能量为控制目标来制定阻尼控制策略，设计了高压直流（HVDC）模糊逻辑协调控制器，以提高交直流并联电力系统动态稳定性水平。该控制方案不需要精确的模型参数，充分考虑HVDC系统整流侧直流电流调制和该侧发电机的励磁控制特性，通过模糊规则去协调两个控制系统，实现对系统低频振荡的有效抑制。仿真结果表明，该控制器能有效提高交直流并联系统的动态稳定性水平。     

模糊聚类在流域年径流规律研究中的应用

对水资源系统的规律研究通常是对系统进行聚类、识别来实现，目前可用于水资源系统的模糊聚类的理论和模型很多，但是每种方法都有各自的特点，本文介绍一种模糊聚类循环迭代模型和最佳聚类数的确定方法，通过直观的离散函数曲线确定最佳聚类数和循环迭代的方法确定聚类中心，达到对样本进行归类的目的，最后将模糊聚类循环迭代模型应用到流域年径流规律的研究中，这对认识流域年径流规律具有一定的意义。     

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。     

岩土本构模型的模糊系统辨识方法

提出了利用模糊系统对岩土类材料的本构模型进行辨识,根据岩土类材料的特殊性,设计了模糊系统的输入输出变量、结构参数及相应的算法,利用梯度下降法设计模糊系统.系统阐述了将模糊系统用于本构模型建模的基本思想,并对模糊系统在岩土工程其它领域的应用前景提出了自己的看法.在此基础上利用模糊系统对堆石料的本构模型进行仿真,并将其与试验值进行比较.结果表明,模糊系统对增p路径下的本构模型取得了很好的仿真效果,仿真曲线较为光滑,对实验数据的逼近能力和泛化能力显著.     

基于遗传算法的模糊优选BP网络模型及其应用

在模糊优选BP神经网络模型的基础上，引入遗传算法，提出融入遗传算法的模糊优选神经网络预测模型，是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展。其基本思路是：在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用遗传算法优化网络的运行参数，把优化的结果作为BP算法的初始值再用BP算法训练网络，这样交替运行BP算法和遗传算法，直到达到问题要求的精度。在新疆雅马渡站年径流量的预报中，预测模型在预报精度和算法的收敛速度方面都达到了较好的效果。     

基于模糊神经网络的区域需水预测计算模型

将神经网络和模糊理论相结合建立模糊神经网络模型,从模糊神经网络角度并运用灰色系统理论对区域需水量进行预测,通过应用于盐城市在未来2010年需水预测的实例,计算分析结果表明该模型具有良好的可行性和合理性,可以借此深入分析外生变量与区域需水量之间的关系。     

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。     

模糊PID控制在水轮机调节中的应用研究

根据模糊控制和PID控制的基本特点，给出了3种模糊PID复合控制在水轮调节中的实现方法。并进行了仿真研究。该研究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。     

基于模糊聚类算法的大坝监控模型的研究

将模糊理论和神经网络相结合，建立了基于模糊聚类算法的模糊神经网络的大坝安全监控模型，并针对某一大坝变形水平位移实测数据进行分析，计算结果表明，其拟合和预报精度优于常规统计模型，从而表明这一模型的有效性。     

水电机组智能复合控制策略研究

水轮发电机组系统是一非线性、时变、高阶系统,传统PID或模糊控制很难达到理想的控制效果,模糊和PID适当结合控制可提高控制效果。对模糊和PID控制相结合形式进行了讨论,并设计了常用的几种模糊和PID控制结合的控制器;又结合具体水电站控制工程,对控制器进行了仿真分析,并分析了模糊和PID如何优势互补达到较好的控制效果。为了说明问题,设计模糊和PID控制器时用遗传算法和神经网络进行了优化。     

土坝观测数据的模糊人工神经网络分析

本文介绍了土坝观测数据的模糊人工神经网络分析方法，讨论不同影响因素与大坝位移变形量间的模糊关系，并在此基础上应用模糊人工神经网络进行位移量的预报。     

水轮机调节系统的一种智能控制策略

将模糊控制和神经控制相结合,设计出一种单神经元模糊自适应控制器的控制策略.该控制策略充分利用了模糊逻辑对非线性的逼近性和神经控制自适应的特点.将该控制策略应用于某水电站混流式发电机组,在两种工况下进行仿真计算,仿真结果表明,该控制策略比常规PID控制系统具有更好的动态性能和适应性.