计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
7期
347-349,413
,共4页
水轮发电机组%神经网络%数学模型%自适应控制
水輪髮電機組%神經網絡%數學模型%自適應控製
수륜발전궤조%신경망락%수학모형%자괄응공제
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.
研究水輪髮電機組穩定性控製優化問題,水輪髮電機組是一箇非線性、時變的複雜控製繫統,很難建立精確模型.採用常規PID控製策略難以較高的控製精度,超調量大.為提高水輪髮電機組控製精度,將自學習較彊的RBF神經網絡與常規PID相結閤,提齣一種基于RBF-PID組閤的水輪髮電機組控製算法.採用RBF神經網絡對水輪髮電機組控製繫統的Jacobian矩陣信息進行在線辨識,實現RBF-PID參數在線自整定.倣真結果錶明:RBF-PID組閤控製器不僅提高控製繫統的精度,而且超調量小、抗擾動能力彊,能夠很好實現水輪髮電機組的穩定性優化控製.
연구수륜발전궤조은정성공제우화문제,수륜발전궤조시일개비선성、시변적복잡공제계통,흔난건립정학모형.채용상규PID공제책략난이교고적공제정도,초조량대.위제고수륜발전궤조공제정도,장자학습교강적RBF신경망락여상규PID상결합,제출일충기우RBF-PID조합적수륜발전궤조공제산법.채용RBF신경망락대수륜발전궤조공제계통적Jacobian구진신식진행재선변식,실현RBF-PID삼수재선자정정.방진결과표명:RBF-PID조합공제기불부제고공제계통적정도,이차초조량소、항우동능력강,능구흔호실현수륜발전궤조적은정성우화공제.
