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基于微粒群优化算法的水轮机调节系统最优参数整定
引用本文:魏星,湛锋. 基于微粒群优化算法的水轮机调节系统最优参数整定[J]. 水电自动化与大坝监测, 2005, 29(4): 9-11,28
作者姓名:魏星  湛锋
作者单位:武汉大学电气工程学院,湖北省,武汉市,430072
摘    要:(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。

关 键 词:微粒群优化  水轮机调节
收稿时间:1900-01-01
修稿时间:1900-01-01

Optimal Parameter Setting for Hydroturbine Governing Systems Based on Particle Swarm Optimization
WEI Xing,Zhan Feng. Optimal Parameter Setting for Hydroturbine Governing Systems Based on Particle Swarm Optimization[J]. HYDROPOWER AUTOMATION AND DAM MONITORING, 2005, 29(4): 9-11,28
Authors:WEI Xing  Zhan Feng
Abstract:Particle swarm optimization (PSO) is a stochastic global technique. This method is easy to implement and possesses excellent performance. The paper studies the optimization of PID parameters of hydroturbine governors, and the PID parameters can be adjusted to the varying state of the system adaptively. Simulation results show that the PSO-based PID controller is better than the ordinary PID controller in fast response and strong robustness. It is a practical method for hydroturbine governing systems.
Keywords:PID
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