水轮机调节系统的模糊神经元控制

水轮机调节系统具有非线性和时变性的特性 ,传统的PID控制器无法获得高性能的调速系统。针对水轮机调节系统的上述特性 ,在常规模糊控制的基础上 ,采用径向基函数神经网络来逼近过程模型 ,并设计了自适应神经元来在线优化控制器的输出。理论分析和仿真结果表明 ,这种控制策略与传统的PID控制和模糊控制相比 ,能够得到更快的响应速度和更好的控制效果     

水力机组预测控制分析与研究

水轮机调节系统是一个具有非线性、时变性的非最小相位系统,目前水轮机调速器大多采用常规PI或PID控制策略,难以满足和提高大型水轮机组或孤立电网带负荷机组调节系统的控制品质和要求,变参数PID调节、自适应控制、模糊控制等复杂和更高级的控制策略得到进一步研究,本文通过研究水轮机调节系统特性,采用预测控制原理设计控制器,从对比分析中找出较合适的控制结构和策略.     

一种基于FNNC-PID的水轮机调速系统控制方法

水轮机调速系统是典型的具有非最小相位、非线性,时变特性的复杂控制系统,难以建立精确的数学模型.针对水轮机调节系统的特性,运用模糊控制和神经网络控制的理论,设计了一种模糊神经网络控制器,利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理,通过神经网络的学习来优化模糊控制的隶属度函数以及模糊规则.针对模糊控制存在稳态误差的问题,提出了一种FNNC-PID复合控制器,仿真结果表明,这种控制方案可以消除稳态误差,并使系统具有良好的动态性能和鲁棒性,其控制效果优于常规的PID控制.     

模糊控制在水轮机调节系统中的应用

本文设计了一个模糊控制器，进而构建了一个基于模糊控制的自适应PID控制器，对有功功率反馈的水轮机调节系统进行控制，利用模糊控制器的模糊推理能力来实现PID控制器参数在线调整，以达到优化控制的目的．对简单电力系统的仿真结果表明，这种控制器与常规PID控制器相比可以取得较好的控制效果，是实现水轮机调节系统自适应控制的一种可行的方法。     

基于模糊神经网络的水轮机调速器PID控制

针对水轮机调节系统参数时变、运行工况多变以及包含复杂非线性环节的特点,传统的PID控制策略难以满足系统各项运行指标.根据水轮机调速系统的数学模型,结合模糊控制的推理能力和神经网络的自学能力,提出基于模糊神经网络的水轮机调速器PID参数控制策略.仿真结果表明,相比于传统PID控制和模糊控制,所提控制策略的系统响应拥有更小...     

T-S模糊控制器设计新方法及应用仿真

以具有非线性和非最小相位特性的水轮发电机调速系统为例,提出了T-S模糊控制器设计的新方法———基于PID控制器知识样本的T-S模糊控制器设计方法。将模糊控制器运用于水轮机控制,并对其进行仿真,把得到的模糊控制响应曲线与PID控制器进行比较,从调节时间、超调量、鲁棒性等方面可以看出,模糊控制器控制效果要优于PID控制。     

抽水蓄能电站水轮机模型参考自适应控制

将定常PID控制应用于对抽水蓄能电站水轮机的控制,针对水轮机调节系统时变特性的问题,研究了模型参考自适应控制方法,建立了水轮机调节系统线性化数学模型,并用模型参考自适应控制策略对抽水蓄能电站水轮机进行控制,同时结合李雅普诺夫稳定性理论和波波夫的超稳定性理论推导出控制器参数变化规则。进行了模型参考自适应控制器与PID控制器对机组控制的仿真研究,结果表明:自适应控制比PID控制响应速度快、超调量小、调节时间短、稳定性好,能够改善水轮机调节系统的动态特性与控制性能。     

水轮机调速系统的PID参数模糊整定

提出用一种智能的模糊PID控制器代替常规的PID控制器，并试图应用于 水轮机发电机组的调速系统。这种方法结合模糊控制和传统PID控制的优点，以获得良好的 静态、动态特性为目标。大量的仿真实验表明这是一种有效的控制策略，且具有良好的稳定性。     

水轮机调速器的仿人智能PID控制

基于仿人智能控制的原理，提出了水轮机调节系统的仿人智能PID控制策略与规则。所述智能PID控制器基于对控制误差的识别来调整控制策略和控制参数，比常规PID有更好的动态调节特性和鲁棒性，且实时性强，易于实施。仿真与现场试验结果表明：仿人智能PID控制可以提高水轮机调节系统的速动性和稳定性。     

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。