基于RBF-PID的水轮发电机组控制系统

研究水轮发电机组稳定性控制优化问题,水轮发电机组是一个非线性、时变的复杂控制系统,很难建立精确模型。采用常规PID控制策略难以较高的控制精度,超调量大。为提高水轮发电机组控制精度,将自学习较强的RBF神经网络与常规PID相结合,提出一种基于RBF-PID组合的水轮发电机组控制算法。采用RBF神经网络对水轮发电机组控制系统的Jacobian矩阵信息进行在线辨识,实现RBF-PID参数在线自整定。仿真结果表明:RBF-PID组合控制器不仅提高控制系统的精度,而且超调量小、抗扰动能力强,能够很好实现水轮发电机组的稳定性优化控制。     

水轮发电机组的模块化建模与仿真

关于开发建立实时精确的水轮发电机仿真系统,由于水轮发电机组由同步发电机、励磁系统、水轮机及其调速系统构成,系统的数学模型存在强非线性,传统上常采用牛顿法联立求解方程组仿真效果差.为解决上述问题,提出了面向水轮发电机组各物理子系统的模块化仿真模型,采用分割求解法建立了同步发电机、励磁系统、水轮机及其调速系统各物理子系统的数学模型,用隐式梯形积分法建立了模型,形成了水轮发电机组模型库.组成的仿真系统不仅可达到足够的计算精度及计算速度,而且有效简化了水轮发电机组模型的开发及维护工作量,适用于水轮发电机组的快速电磁暂态和中长期的机电暂态过程研究,可用于各型水电站动态全过程仿真.结果证明系统运行的精度和速度的有效性,为研究提供参考.     

水轮发电机组PID参数的优化仿真研究

研究水轮发电机组PID参数优化问题,由于PID参数是一个多参数组合系统,参数间互相关联,呈高度非线线性关系,传统参数优化算法采用经验方法,耗时长,难以找到最优参数,导致PID控制精度不高.为了获取最优PID参数,提高系统控制精度,提出一种粒子群算法的PID参数优化方法.采P1D参数作为粒子群中的一个粒子,PID控制精度作为粒子的目标函数,通过粒子相互作用,不断缩小粒子的搜索空间,通过引入重新启动策略,提高粒子摆脱局部极值能力,最后找到最优PID参数.通过对某水电站的真实数据对参数优化后的PID控制器进行测试实验,结果表明,粒子群优化算法能够很快找到PID最优参数,明显提高了水轮发电机组PID控制精度,系统超调量更小,调节时间更短,为控制系统优化提供了依据.     

水轮发电机组神经元预测调速器

介绍一种水轮发电机组调速器电气部分工作原理及其神经预测控制算法，试验表明该调速器具有良好有性能。     

水轮发电机组可编程监控系统的研制

可编程序控制器（简称ＰＬＣ）是一种高可靠工业控制计算机。本文就构成以ＰＬＣ为核心的水轮发电机组实时监控系统进行了研究，研制了样机并投入工业运行。同时，对ＰＬＣ在水电站控制领域的若干应用问题进行了探讨。     

基于动态递归模糊神经网络的水轮发电机组建模

针对水轮发电机组的复杂动态特征,提出一种新的动态递归模糊神经网络结构,并将其应用于解决水轮发电机组的建模问题.通过在网络规则层引入乘积运算,使得复杂模糊规则容易提取,模糊推理功能易于实现.在网络隐层中引入局部递归单元,该方法能克服基于反向误差传播的静态网络辨识动态系统的局限性,提高辨识水轮发电机组动态特性的准确性.通过与其他智能方法的仿真比较,验证了所提出方法的有效性.     

水轮发电机组故障监控系统的软件设计

本文以VB语言为基础开发水轮发电机组故障监控系统并通过人机界面实现其功能.测试结果表明该系统能够实现对水轮发电机组故障的监控.     

刍议水电站水轮发电机组的选择与优化

水力发电利用的是水量自身持有的位能转化为推动原动机运转的能量发电,不会产生对环境有害的污染物,输出的成本低,发电起动快,是国家重点开发项目。本文将对水电站的水轮发电机进行简单的介绍,而后提及几点在水轮发电机的选择和优化上应该采取的措施,最后再对水轮发电机做一个总的概括。     

施耐德PLC在水轮发电机组主轴密封水控制系统中的应用

针对作为大中型水轮发电机组辅助设备之一的主轴密封水装置的控制要求和特点,本文介绍了基于施耐德Premium系列PLC的主轴密封水控制系统,着重论述了该系统的功能、构成和硬件配置以及应用软件设计。     

水轮发电机组振动监测及其在远程故障诊断中的应用

本文介绍了基于虚拟仪器技术研究而用实时嵌入式操作系统实现的水轮发电机组振动的监测系统．该智能实时远程故障诊断系统具有推广应用的价值。     

水轮机系统的控制器整定研究

控制器参数的整定是控制工程中的重要研究课题之一。为克服经验公式方法的模型依赖性和遗传算法易早熟收敛的缺点 ,进一步提高算法优化性能 ,改善控制品质 ,将遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的可控性概率突跳特性合理融合 ,构造高效混合策略 ,并有效地解决了水轮机系统的控制器整定。     

基于智能控制方法的风力发电系统的变桨距控制器

以对风力发电机系统进行功率控制为目的,提出基于智能控制方法的变桨距控制器的设计.风力发电系统结构复杂,具有非线性、时变的特点,单纯的模糊控制和PID控制都不能取得良好的控制效果.针对这一问题,提出风力发电系统模糊PID双模变桨距控制策略.使用Matlab中的Simulink组件建立系统模型,进行仿真试验.仿真结果表明,使用模糊PID双模控制变桨距控制器的风力发电系统确实具有较好的动态性能、收敛速度和静态误差.     

水轮机调节系统的状态PI控制器研究

虽然状态PI控制器已经提出很多年,但至今未在水轮机转速控制中有所应用。本文应用状态PI控制,从水轮机控制系统状态反馈模型出发,设计水轮机调节系统状态PI控制器,并对状态PI最优控制与传统推荐PID最佳调节进行比较分析。仿真结果表明:两者动态过程明显不同,前者的动态过程呈现非周期快速稳定特点,而后者的动态过程则为衰减振荡过程,并且状态PI控制在负荷变化时有更好的控制品质。     

数字式柴油发电机组励磁控制器设计

本文研究了数字式励磁控制器的原理,提出了高性能的数字式励磁控制器的设计方案.硬件方案采用MCU建立高性能的硬件平台.软件方案采用同步交流采样算法,为高性能励磁控制提供精确的实时参数,励磁控制算法采用CMAC神经网络 经典的PID控制智能算法,实现了很好的动态响应.     

ControlLogix系统在燃气轮机发电机组中的应用

介绍了ControlLogix系统在TITAN 130燃气轮机发电机组中的成功应用,介绍了系统组成及网络拓扑结构,燃料调节方式,启动顺序等内容.     

基于遗传优化BP网络的汽轮发电机故障诊断

针对汽轮发电机组的振动故障诊断的特点,分析了BP网络和遗传算法原理和缺陷.为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别.实验数据表明,该算法可以克服BP网络的不利影响,完成故障信号分析,收敛速度快,能有效地识别故障,具有一定的参考价值.     

风力发电机组桨距角鲁棒控制器的设计与仿真

在空气动力学原理基础上建立了变浆距风力发电机组非线性数学模型,以此为基础采用基于动态逆的非线性内模控制方法设计了风力发电机组在额定风速以上工作时的桨距角鲁棒控制律,以使输出功率维持在额定值附近。设计是针对风力机的非线性数学模型进行的,克服了基于局域近似线性化模型设计方法的缺点,适应工况点大范围变动的情形,而且对系统参数摄动具有良好的鲁棒性,求解过程相对比较简单。以一台额定功率为300kW的实际风力发电机组为实例进行了对比仿真,结果表明了该方法能够满足控制要求,具有较好的动、静态特性和鲁棒性。     

发电机励磁系统参数辨识的仿真研究

研究发电机励磁系统参数辩识问题,由于励磁系统是一个非线性系统,造成电力系统不稳定.传统时域或频域辩识方法不能辩识其非线性环节,导致励磁系统辩识的精度低.为了提高发电机励磁系统的辩识精度,提出一种神经网络的发电机励磁系统参数非线性辨识方法.以发电机励磁系统实际输入作为神经网络的输入,以实际励磁系统输出与神经网络输出之间的最小误差作为目标函数,通过不断调整神经网络的权值对神经网络模型进行优化,最后得到满足系统误差要求的发电机励磁系统参数.仿真结果表明,改进方法解决了传统辩识方法无法准确辩识励磁系统非线性环节的难题,有效提高了励磁系统的辨识精度.     

涡轮风力发电机组监控系统

介绍涡轮风力发电机监控系统的总体方案及系统任务,阐述现地控制单元、中心监控单元的设计以及单元结构组成,并说明主控制器分别与智能电力测控仪和中心监控单元的通信方式及传输结构。