水轮机调节中的一种适应式DMC算法

一、概述预测控制由于具有建模简单、控制鲁棒性强,可方便处理各种约束条件等优点,得到了广泛的应用。文献[1]介绍了预测控制算法应用于水轮控制系统的一些研究成果。动态矩阵控制(简称DMC)是预测算中的一种,它基于系统的阶跃响应,是一种增量式算法,可以直接用于具有非最小相位或纯滞后的系统。     

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。     

基于Matlab/Simulink的水轮机调节仿真研究

针对物理模型建造、参数改变困难的情况,在Matlab/Simulink工具箱下建立了水轮机调节系统仿真模型。考虑到水轮机特性的非线性和引水管道长的特点,水轮机模型采用了非线性模型、引水系统采用了弹性水击模型,仿真计算结果与实测结果吻合得很好。通过仿真模拟各种工况下水轮机的运行,有助于了解水轮机调节系统实际运行中的变化情况。对Simulink下的水轮机调节系统的数学模型、仿真实验结果与实测值的对比分析作了简要介绍。     

基于模糊PIO控制的水轮机调节系统的研究

水轮机调节系统是一个非线性、时变、非最小相位的系统,其动力学特性的内部不确定性和外部环境扰动的多变性等增加了控制的难度。目前,国内外的水轮机调节规律还是采用常规PID控制。模糊控制具有较好的动态响应特性,并且无需知道被控对象的数学模型,适应性强,鲁棒性好。在此采用模糊PID复合控制,弥补了单纯采用PID算法的不足,对PID参数的模糊整定进一步完善了PID控制的性能。本文将模糊控制和PID控制相结合,建立一种智能模糊PID控制,并用MATLAB对该控制方法进行了仿真实验,所得到的系统响应曲线调节速度快且调节过程平稳,超调量小,具有较强的抗扰动能力,具有良好的调节品质,比传统方法表现出更强的鲁棒性,是一种行之有效的控制方法。     

水轮机调节系统控制策略综述

综述水轮机调节系统常规PID控制、自适应控制、智能控制和非线性控制的特点,指出模糊控制和专家控制精度较低;神经元网络控制学习速度较慢、易收敛到局部最小点;遗传算法可有效地解决参数寻优问题;非线性控制着眼于水轮机调节系统的非线性特性,控制效果较好.提出将非线性控制与其它控制策略相结合形成复合控制,将是水轮机调节系统控制策略的发展方向.     

轴流转桨式水轮机调节系统分段线性化建模

水轮机调节系统仿真建模是水电机组优化控制的基础,其模型精度至关重要。为此,研究了模型精度易调整的轴流转桨式水电机组分段线性化建模方法。首先,介绍了模型精度易调整的轴流转桨式水轮机线性化建模方法;然后,结合模型试验数据、差分法和MATLAB构建精度可灵活调整的水轮机线性化模型;进一步,搭建包含引水系统、水轮机、发电机、调速器及其随动系统模型的水轮机调节系统整体分段线性化模型;最后,对比分析所得整体分段线性化模型与实际运行数据,验证了模型精度及有效性。该方法充分考虑水轮机模型精度需求,为轴流式水电机组优化控制等研究提供建模依据。     

基于神经网络的水轮机调节模型辨识

针对复杂的水轮机调节系统辨识问题,首先分析水轮机调速器特性,建立通用水轮机调速器模型,并采用PRBS信号仿真其动态特性,进而基于神经网络理论,开展水轮机调速系统辨识分析。研究表明,辨识得到的参数与待辨识参数的误差较小,网络输出与实际系统输出的差值也较小,因此用BP神经网络进行水轮机调节模型辨识是可行的。     

水轮机调节系统的模糊自适应PID控制及仿真

介绍了水轮机调节系统的模糊自适应PID控制的系统结构、控制思想、控制算法以及基于MATLAB的仿真系统的设计步骤和方法,最后对Fuzzy整定PID控制和传统的PID控制的仿真结果进行了比较。     

基于MATLAB的水轮机调节系统仿真

文章以并联PID型调速器、混流式水轮机为例，讨论了水轮机调节系统的数学模型及水轮机调节系统基于MATLAB的仿真方法，并给出仿真实例。     

水轮机调节系统的动态过程特性

定义了水轮机调节系统受到大扰动（空载频率扰动、机组甩100%额定负荷和孤立电网运行）后动态过程的3种典型类型。通过水轮机调节系统仿真,详细分析了各个大扰动工况下3种类型的动态过程特性,并简要分析了动态过程特性类型与调速器比例—积分—微分（PID）参数的关系。     

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。     

基于改进遗传算法的水轮机调节系统单神经元PSD控制

研究了水轮机调节系统单神经元比例 — 求和 — 微分（PSD）控制参数的优化问题，利用改进的遗传算法对参数进行寻优。仿真结果表明该方法使系统得到比传统的比例 — 积分 — 微分（PID）和一般的单神经元PSD有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

基于MATLAB的水轮机调节系统仿真

对水轮机调节系统建立数学模型，利用美国Mathworks公司的MATLAB软件，对通常的水轮机词速器水电站试验项目（空载频率波动、空载扰动、甩负荷）进行初步的仿真。     

建立水轮机数学表达式和非线性模型的方法

本文的目的是探讨从水轮机特性数表出发建立水轮机非线性模型的途径,为对水轮机系统实施非线性预测控制做准备。文中给出了各种建立水轮机特性数学表达式的方法并讨论了它们的优缺点。由这些数学表达式最     

基于SIMULINK的水轮机调节系统非线性仿真模型研究

在实际计算及仿真时,机组数学模型中的非线性因素很难表示,运用SIMULINK建立可进行调保计算的可视化仿真模型可以很难好解决此问题,在建模时,利用水轮机的全特性建立其非线性模型,并考虑了调速器的限幅非线性因素,使计算结果较近似公式计算更精确,且该可视化模型的开放性和可移植性都较好,模型结构也易于修改和重构,可以很好的适应了各电站的调保计算,所以应用该可视化模型进行调保计算简单可行。     

水轮机调节系统的非线性模糊预测控制研究

针对水轮机调节系统的非线性运动对水轮发电机组稳定性不利的问题,对水轮机调节系统的稳定控制进行研究。首先,基于模糊线性化理论,建立了水轮机调节系统的预测模型;其次,基于该模糊模型,为水轮机调节系统设计了相应的模糊预测控制器;最后,进行了数值仿真验证。结果表明:所设计控制方法有效,超调量较小,过渡时间较短,能使水轮机调节系统稳定运行。该方法可为相关水电站水轮机调节系统的稳定控制提供借鉴。     

模糊PID控制在水轮机调节中的应用研究

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

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。