水輪發(fā)電機(jī)組智能控制研究.pdf

1、本論文首先針對水輪發(fā)電機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)的時(shí)變性以及非線性特點(diǎn)，主要研究了模糊PID控制策略的特點(diǎn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略的特點(diǎn)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略的特點(diǎn)。并在研究控制策略的基礎(chǔ)上，分別構(gòu)建了基于模糊PID控制、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型。此外還利用MATLAB工具箱對幾種控制方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并對仿真結(jié)果進(jìn)行了比較分析。 本論文還針對目前我國水電站向全廠自動化過渡的形式，研究了基于現(xiàn)場總線

2、的水電站控制，重點(diǎn)研究了水輪機(jī)組的控制，并設(shè)計(jì)了具有先進(jìn)控制策略的智能水輪機(jī)調(diào)節(jié)器。 研究表明，與常規(guī)的固定PID參數(shù)的控制算法相比，引入模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制后水輪發(fā)電機(jī)組的調(diào)節(jié)特性得到了明顯改善，并具有良好的動態(tài)品質(zhì)。仿真得到的系統(tǒng)響應(yīng)曲線跟蹤特性好，超調(diào)量小，調(diào)節(jié)過程平穩(wěn)。應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的PID控制參數(shù)Kp，Ki，Kd，比單純神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了更好的效果，超調(diào)量相對更小，實(shí)時(shí)性更好，并且能以最快的速度收斂。 所以

3、，從這幾種控制策略的仿真比較中，我們得出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是這幾種控制方法中控制效果最好的，并且具有較強(qiáng)的魯棒性。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制不但解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能信息處理中整個(gè)網(wǎng)絡(luò)像一個(gè)黑匣子的問題而且解決了模糊控制中人對控制規(guī)則描述不準(zhǔn)確的問題。 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具有模糊邏輯易于表達(dá)人類知識的優(yōu)點(diǎn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式信息存儲以及學(xué)習(xí)能力的優(yōu)點(diǎn)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一方法的應(yīng)用，對于改善PID控制器參數(shù)整定的有效性和提高水輪發(fā)電機(jī)組的動態(tài)特性都是有益