水轮机微机调速器PID调节规律及其参数整定

介绍了水轮机微机调速器的PID基本调节规律及其控制系统的基本原理,对比位置型和增量型PID控制算法的特点,分析调速器参数对系统调节过程的影响,阐述调速器PID各环节增益整定值的计算方法和取值经验,供相关技术人员参考.     

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。     

基于遗传算法的水轮机调节系统 PID参数优化整定

应用基于实数编码的遗传算法,在整定水轮机调节系统最优调节参数的同时,进行遗传算子的设计,避免了根据经验公式不易获得最佳参数以及采用单纯形法易陷入局部最小值的缺陷,有效地解决了传统遗传算法中海明悬崖、计算精度等问题．由此获得的调节参数优于传统公式整定的调节参数,性能指标良好．     

水轮机微机调速器PID参数的智能化设置

当前,大型机组调速器的国产化条件日渐成熟.相对于进口设备,中国的硬件水平还有一定的差距,但在软件方面,设计理念已处于国际先进水平.在机组空载工况下如何整定PID参数及防止参数间配合不合理,是水轮机调节关心的问题.文中提出一种调速器PID参数合理搭配的判断和提示方法,该智能化设置使得调速器能够稳定工作,避免因参数不合理而导致非正常停运.     

水轮机调速器参数自整定遗传算法的研究

水轮机调速器的参数整定直接关系到水轮机调节系统的稳定运行及调节品质,进而会影响到电能的质量.应用可变交叉概率和变异概率的改进遗传算法对水轮机PID调速器参数进行优化,并将改进遗传算法的计算结果进行仿真分析,结果表明,该方法有效地消除了对参数初值的依赖性,使得寻优效率大大提高,改善了收敛性,是一种较好的PID参数寻优方法。     

水轮机调速器的智能非线性PID控制

将PID控制、非线性控制、仿人智能控制相结合，提出了一种智能非线性PID控制器，并讨论了其结构和算法。它在大误差时采用强比例、弱积分，小误差时采用弱比例、强积分控制，具有参数自适应和结构自组织的特点。对水轮机控制系统的仿真，智能非线性PID控制器具有响应速度快、超调量小的特点，可有效地改善水轮机调速系统的动态性能和鲁棒性。由于所述控制器的参数调谐和控制策略切换是基于控制误差进行的，因此易于在工程实践中实施。     

冲击式水轮机微机调速器运行参数的整定

BWCT步进电机PLC型调速器是新一代微机调速器，适用于冲击式水轮发电机组，应按其性能特点和控制算法，慎重选择与整定运行时最优的PID运算环节参数。     

基于MATLAB/Simulink的水轮机调速器最佳参数整定

利用MATLAB中的Simulind对水轮机调速器参数进行优化,避免了用其它寻优方法的繁重的编程及程序调试工作,同时解决了用经验公式粗糙或现场试验获取的不确定性.方法简单易行,得到的调节参数优于用经验公式整定的参数、具有较高的推广应用价值.     

基于特征辨识的PID水轮机调速器研究

介绍了一种基于特征辨识的PID水轮机调速器的设计方法,并引入了专家系统和智能控制的设计技术,通过水轮机调速器信息的在线提取,将其直接用于PID控制器和参数的在线整定。给出的仿真实例表明,该方法优于常规PID控制。     

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。     

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。     

基于遗传算法的自适应PID型水轮机调速器研究

传统水轮机调速器的控制规律都是采用定常参数PID调节,很难适应机组工况变化而获取理想的性能。针对该问题,提出了一种新的基于遗传算法的自适应PID控制算法,该算法利用遗传算法对自适应PID型调速器的3个参数bt,Td,Tn进行优化,以获取全工作域的最优性能。仿真实验表明,在机组的不同运行状态、不同工况下,遗传算法都能获得更为理想的寻优效果。     

神经网络智能PID控制及其在水轮机调速器中的应用

对神经网络控制在水轮机调节中的应用进行理论分析,将基于BP神经网络的PID控制器和模型辨识神经网络应用于水轮机频率扰动仿真试验中,结果表明具有较好的动、静态特性和较强的鲁棒性,为神经网络在水轮机调速器中的应用打下理论基础。     

双PID调节在大黑汀电站五号机组调速器中的应用

 针对大黑汀电站机组机械反馈链较长的特点,提出并应用了一种新型的双PID调节技术。通过仿真、试验和运行实践证明,此技术能有效地使静特性、3 min空载摆动值、接力器不动时间、甩100%负荷及超过3%额定转速的波峰次数等参数均优于国家标准,改善了调速器的调节品质。     

STUDY ON FUZZY SELF-LEARNING CONTROL SYSTEM FOR SHIP STEERING

Fuzzy control has shown success in some application areas and emerged as an alternative to some conventional control schemes. There are also some drawbacks in this approach, for example it is hard to justify the choice of fuzzy controller parameters and control rules, and control precision is low, and so on. Fuzzy control is developing towards selflearning and adaptive. The ship steering motion is a nonlinear, coupling, time-delay complicated system. How to control it effectively is the problem that many scholars are studying.In this paper, based on the repeated control of the robot, the self-learning arithmetic was worked out. The arithmetic was realized in fuzzy logic way and used in cargo steering. It is the first time for the arithmetic to be used in cargo steering. Our simulation results show that the arithmetic is effective and has several potential advantages over conventional fuzzy control.This work lays a foundation in modeling and analyzing the fuzzy learning control system.