基于智能融合算法的水電機組辨識與控制策略研究

【摘要】：隨著水電裝機容量的日益擴大化，水電站安全與穩(wěn)定運行成為工程技術人員首要關注的問題。水電站的安全與穩(wěn)定在很大程度上取決于水電站控制系統(tǒng)的先進性，目前在水電站控制系統(tǒng)中普遍采用常規(guī)PID控制算法，雖然這種算法實現(xiàn)簡單，魯棒性較好，但對于工況變化較頻繁的過程控制效果并不佳，這可能導致被控機組的轉(zhuǎn)速偏差較大從而對電網(wǎng)頻率的穩(wěn)定產(chǎn)生沖擊。本文在深入研究了水電機組控制系統(tǒng)發(fā)展狀況后，結(jié)合目前被廣泛研究的智能控制理論，將智能控制理論中的模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制理論等應用于水電機組控制系統(tǒng)中，并利用先進的MATLAB仿真軟件對所提出的控制策略、方法進行了仿真分析。 針對水電機組系統(tǒng)自身的復雜性、非線性性以及非最小相位等特性，結(jié)合NNARX（非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡）具有記憶功能，非常適用于時變系統(tǒng)的辨識的特點，本文利用NNARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡對水電機組系統(tǒng)進行整體辨識，并就NNARX神經(jīng)網(wǎng)絡中神經(jīng)元個數(shù)的選擇和提高泛化性能兩點上提出了改進的L-M算法，理論分析和仿真結(jié)果表明了該網(wǎng)絡辨識精度高，泛化性能良好。 針對傳統(tǒng)的模型預測控制(MPC)必須詳細明確系統(tǒng)數(shù)學模型表達式，但水電機組的精確數(shù)學模型不容易確定的特點，本文在NNARX動態(tài)網(wǎng)絡模型的基礎上設計了神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制器，通過對控制器不同參數(shù)的仿真說明各參數(shù)對控制性能的影響。仿真結(jié)果表明預測控制器參數(shù)的選擇對控制器性能的影響是很大的，并且此控制器的性能優(yōu)于PID控制器。接著本文利用靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡與PID的融合設計了BP-PID和RBF-PID控制器，對兩類控制器的控制算法進行了詳細分析并給出仿真結(jié)果，結(jié)果表明了這兩類控制器控制效果均優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制，并指出導致這兩種控制算法的不同的根本原因是這兩類網(wǎng)絡特性的差異。 針對水電機組種類繁多，測試大量的數(shù)據(jù)存在困難、失真等問題，而這可能會導致以數(shù)據(jù)為基礎的神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練困難，故本文最后研究了一種不基于模型的控制方法，模糊控制。在分析了傳統(tǒng)模糊控制的三個缺點的基礎上提出了改進的模糊-PI融合控制，并對該控制器的數(shù)學本質(zhì)進行了推導，結(jié)果說明它相當于一個變結(jié)構的PID控制器，最后的仿真效果也證實了該控制器相比傳統(tǒng)的PID控制具有更好的適應性與魯棒性。 【關鍵詞】：水電機組 辨識 智能控制 融合算法
【學位授予單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TV736;TP273
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-19
• 1.1 選題背景及意義8-10
• 1.2 水輪機調(diào)速器的發(fā)展10-11
• 1.3 水電機組控制策略研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢11-13
• 1.4 智能控制在水電機組辨識與控制中的應用13-17
• 1.4.1 模糊控制理論13-14
• 1.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡理論14-15
• 1.4.3 智能優(yōu)化算法理論15-17
• 1.5 本文主要內(nèi)容與章節(jié)安排17-19
• 第2章 基于 NNARX 網(wǎng)絡的水電機組模型辨識19-31
• 2.1 水電機組數(shù)學模型分析19-24
• 2.1.1 隨動系統(tǒng)數(shù)學模型20
• 2.1.2 引水系統(tǒng)數(shù)學模型20-21
• 2.1.3 水輪機系統(tǒng)數(shù)學模型21
• 2.1.4 發(fā)電機系統(tǒng)數(shù)學模型21-22
• 2.1.5 水電機組離散化模型22-24
• 2.2 基于 NNARX 網(wǎng)絡水電機組辨識24-29
• 2.2.1 NNARX 網(wǎng)絡結(jié)構與辨識原理24-25
• 2.2.2 傳統(tǒng) L-M 算法及其出現(xiàn)的問題25-26
• 2.2.3 改進的 L-M 算法分析26-29
• 2.3 仿真結(jié)果分析29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 水電機組神經(jīng)網(wǎng)絡控制31-50
• 3.1 基于 NNARX 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測控制31-40
• 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制一般性描述32-34
• 3.1.2 仿真結(jié)果與討論34-40
• 3.2 基于 BP-PID 融合算法的控制器設計40-44
• 3.2.1 BP-PID 控制器結(jié)構分析40-41
• 3.2.2 BP-PID 算法分析41-42
• 3.2.3 控制器參數(shù)選擇與調(diào)整42-44
• 3.3 基于 RBF-PID 融合算法的控制器設計44-48
• 3.3.1 RBF-PID 控制器結(jié)構分析45-46
• 3.3.2 RBF-PID 算法分析46-47
• 3.3.3 仿真結(jié)果47-48
• 3.4 兩種網(wǎng)絡的對比48-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第4章 水電機組改進模糊-PI 融合控制50-60
• 4.1 基本模糊控制概述50-53
• 4.1.1 基本模糊控制器結(jié)構50-52
• 4.1.2 基本模糊控制器存在的問題52-53
• 4.2 基本模糊控制的改進53-57
• 4.2.1 基本模糊控制與 PID 控制的結(jié)合53-55
• 4.2.2 變規(guī)則解析模糊控制55-57
• 4.3 變規(guī)則解析模糊-PI 融合控制器設計57-58
• 4.3.1 控制器結(jié)構分析57
• 4.3.2 控制器數(shù)學本質(zhì)57-58
• 4.4 仿真結(jié)果分析58-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第5章 總結(jié)與展望60-63
• 5.1 全文總結(jié)60-61
• 5.2 展望61-63
• 參考文獻63-66
• 致謝66-67
• 附錄 I67-68
• 附錄 II68-76

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