基于智能融合算法的水电机组辨识与控制策略研究

【摘要】：随着水电装机容量的日益扩大化，水电站安全与稳定运行成为工程技术人员首要关注的问题。水电站的安全与稳定在很大程度上取决于水电站控制系统的先进性，目前在水电站控制系统中普遍采用常规PID控制算法，虽然这种算法实现简单，鲁棒性较好，但对于工况变化较频繁的过程控制效果并不佳，这可能导致被控机组的转速偏差较大从而对电网频率的稳定产生冲击。本文在深入研究了水电机组控制系统发展状况后，结合目前被广泛研究的智能控制理论，将智能控制理论中的模糊控制、神经网络控制理论等应用于水电机组控制系统中，并利用先进的MATLAB仿真软件对所提出的控制策略、方法进行了仿真分析。 针对水电机组系统自身的复杂性、非线性性以及非最小相位等特性，结合NNARX（非线性自回归神经网络）具有记忆功能，非常适用于时变系统的辨识的特点，本文利用NNARX动态神经网络对水电机组系统进行整体辨识，并就NNARX神经网络中神经元个数的选择和提高泛化性能两点上提出了改进的L-M算法，理论分析和仿真结果表明了该网络辨识精度高，泛化性能良好。 针对传统的模型预测控制(MPC)必须详细明确系统数学模型表达式，但水电机组的精确数学模型不容易确定的特点，本文在NNARX动态网络模型的基础上设计了神经网络预测控制器，通过对控制器不同参数的仿真说明各参数对控制性能的影响。仿真结果表明预测控制器参数的选择对控制器性能的影响是很大的，并且此控制器的性能优于PID控制器。接着本文利用静态神经网络与PID的融合设计了BP-PID和RBF-PID控制器，对两类控制器的控制算法进行了详细分析并给出仿真结果，结果表明了这两类控制器控制效果均优于传统PID控制，并指出导致这两种控制算法的不同的根本原因是这两类网络特性的差异。 针对水电机组种类繁多，测试大量的数据存在困难、失真等问题，而这可能会导致以数据为基础的神经网络的训练困难，故本文最后研究了一种不基于模型的控制方法，模糊控制。在分析了传统模糊控制的三个缺点的基础上提出了改进的模糊-PI融合控制，并对该控制器的数学本质进行了推导，结果说明它相当于一个变结构的PID控制器，最后的仿真效果也证实了该控制器相比传统的PID控制具有更好的适应性与鲁棒性。 【关键词】：水电机组 辨识 智能控制 融合算法
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TV736;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-19
• 1.1 选题背景及意义8-10
• 1.2 水轮机调速器的发展10-11
• 1.3 水电机组控制策略研究现状与发展趋势11-13
• 1.4 智能控制在水电机组辨识与控制中的应用13-17
• 1.4.1 模糊控制理论13-14
• 1.4.2 神经网络理论14-15
• 1.4.3 智能优化算法理论15-17
• 1.5 本文主要内容与章节安排17-19
• 第2章 基于 NNARX 网络的水电机组模型辨识19-31
• 2.1 水电机组数学模型分析19-24
• 2.1.1 随动系统数学模型20
• 2.1.2 引水系统数学模型20-21
• 2.1.3 水轮机系统数学模型21
• 2.1.4 发电机系统数学模型21-22
• 2.1.5 水电机组离散化模型22-24
• 2.2 基于 NNARX 网络水电机组辨识24-29
• 2.2.1 NNARX 网络结构与辨识原理24-25
• 2.2.2 传统 L-M 算法及其出现的问题25-26
• 2.2.3 改进的 L-M 算法分析26-29
• 2.3 仿真结果分析29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 水电机组神经网络控制31-50
• 3.1 基于 NNARX 神经网络模型的预测控制31-40
• 3.1.1 神经网络预测控制一般性描述32-34
• 3.1.2 仿真结果与讨论34-40
• 3.2 基于 BP-PID 融合算法的控制器设计40-44
• 3.2.1 BP-PID 控制器结构分析40-41
• 3.2.2 BP-PID 算法分析41-42
• 3.2.3 控制器参数选择与调整42-44
• 3.3 基于 RBF-PID 融合算法的控制器设计44-48
• 3.3.1 RBF-PID 控制器结构分析45-46
• 3.3.2 RBF-PID 算法分析46-47
• 3.3.3 仿真结果47-48
• 3.4 两种网络的对比48-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第4章 水电机组改进模糊-PI 融合控制50-60
• 4.1 基本模糊控制概述50-53
• 4.1.1 基本模糊控制器结构50-52
• 4.1.2 基本模糊控制器存在的问题52-53
• 4.2 基本模糊控制的改进53-57
• 4.2.1 基本模糊控制与 PID 控制的结合53-55
• 4.2.2 变规则解析模糊控制55-57
• 4.3 变规则解析模糊-PI 融合控制器设计57-58
• 4.3.1 控制器结构分析57
• 4.3.2 控制器数学本质57-58
• 4.4 仿真结果分析58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第5章 总结与展望60-63
• 5.1 全文总结60-61
• 5.2 展望61-63
• 参考文献63-66
• 致谢66-67
• 附录 I67-68
• 附录 II68-76

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