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。     

BP网络模糊PID控制在水轮机调速器中的应用

为了改善水轮发电机组的动态调节品质,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神经网络的模糊PID控制器应用于水轮机调速系统.仿真和实验结果表明,该控制器具有良好的调节品质,其控制作用对改善水电机组的动静态特性和对参数时变的适应能力等方面均优于常规PID调节器,为神经网络控制在水轮机调节系统中的应用打下了良好的理论基础.     

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。     

智能积分模糊PD控制器及其在水轮机调速器中的应用

针对常规PID调节规律在水轮机调速器中不能在线进行参数自整定的问题 ,结合模糊控制技术 ,提出了智能积分模糊PD控制器。仿真和分析表明该控制器具有良好的自适应调节能力 ,并能保证调节系统具有良好的动态品质     

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。     

基于改进蝙蝠算法的水电站机组频率控制

针对水轮机调速系统存在非线性、时变性、传统PID控制精度差、鲁棒性不强等缺点,在传统PID基础上引入改进蝙蝠算法对控制器进行优化。该算法以控制器调节时间、频率误差的绝对值为目标函数,在给定范围内找到一组PID参数使目标函数最优,再把这组参数代入到PID控制器中对系统进行控制。结果表明该算法具有较高的控制精度、更快的响应速度,其控制性能较传统PID控制器有显著的提高。     

基于微粒群优化算法的水轮机调节系统最优参数整定

（PSO）算法是一种随机全局优化技术，该算法简单、容易实现，且功能强大。文中研究了水轮机PID调节器参数的优化问题，利用PSO算法对系统所处的不同状态和工况进行了PID参数寻优。仿真结果表明，此种PID控制器比常规PID有更好的动态调节性能和鲁棒性，不失为一种具有较好实用价值的PID参数优化方法。     

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。     

水轮机调节系统自适应滑模控制策略

水轮机系统惯性参数是影响水轮机调节系统动态特性的重要参数，传统控制方法大都是基于水轮机及其引水系统近似简化模型，很难改善水轮机调节系统动态特性。应用径向基函数神经网络逼近水轮机及其引水系统非线性特性，利用李雅普诺夫稳定性理论设计并证明水轮机系统惯性参数自适应估计律，设计了一种基于水轮机系统非线性特性和惯性参数估计的滑模鲁棒控制器，并完成仿真实验。仿真结果表明，该滑模鲁棒控制水轮机调节系统具有较高的跟踪精度、控制器输出抖振较小等优点，为水轮机调节系统高精度转速跟踪提供有效参考。     

基于神经网络的水轮机调节控制器

对神经网络控制在水轮机调节中的应用做了理论上的分析，将基于BP神经网络的PID控制器应用于水轮机频率扰动和负荷扰动仿真实验中，结果表明其具有较好的动静态特性和较强的鲁棒性，为神经网络控制在水轮机调节中的应用打下良好的理论基础。     

模糊自校正控制器在水轮机调速系统中的应用

研究采用模糊自校正控制器来改善水轮机调速系统的性能，提出了用粗调和微调相结合的方法来调整模糊控制器的量化因子。仿真实验表明，该控制器与常规PID控制器相比具有超调量小、速动性好的特点。     

水轮机调节系统的Fuzzy-PID控制及其MATLAB仿真

介绍了水轮机调节系统的Fuzzy-PID控制的系统结构、控制思想、控制算法和两种控制的智能切换以及基于MATLAB的仿真系统的设计步骤和方法。     

基于遗传算法的水轮发电机组模糊PID控制研究

水轮发电机组是一个复杂的非线性系统,水轮机调节系统常规PID控制不能根据水轮发电机组的动态过程自动调整PID控制参数。因此,常规PID控制很难满足高性能控制要求。结合遗传算法和模糊PID控制的优点,用模糊推理在线整定PID控制参数,利用遗传算法优化模糊PID控制系统的模糊控制规则。仿真结果表明,这是一种非常有效的控制策略,其控制品质较传统PID控制系统有很大的改善和提高。     

基于实数型遗传算法的水轮机调节系统设计优化

遗传算法（GA）是一种模仿生物进化过程的随机全局搜索方法,它借鉴了生物界的自然选择和遗传学上的迭代自适应性。提出了一种基于实数型遗传算法的水轮机调节系统的PID参数优化设计,与常规PID整定方法相比,具有简便精确的特点,避免了根据传统方法整定不出最优参数,及单纯形法容易陷入局部最小值的缺点。用实数型遗传算法整定出来的PID参数,超调量小,时间迅速,具有良好的性能指标。     

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。     

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。     

智能模糊PID控制在水轮发电机组中的应用

针对水轮发电机组常规PID控制不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点，提出一种改进的智能自适应模糊PID控制系统，模糊控制器隶属函数和推理规则采用遗传算法优化，模糊推理输出在线修改PID参数，并探讨了如何整定PID参数以达到最优控制效果。仿真实验表明这是一种有效的控制策略，尤其是启停机过程及负载扰动过程比传统PID控制具有更好的鲁棒性和稳定性。