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时间:2020-03-25
《基于模糊径向函数的神经网络PID算法的水轮机调速系统设计.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、《自动化与仪器仪表》2016年第9期(总第203期)基于模糊径向函数的神经网络PID算法的水轮机调速系统设计吕松哲(成阳职业技术学院师范学院陕西咸阳,712000)摘要:近年来,神经网络控制算法日益完善和健全,模糊控制技术也在不同领域均得到了广泛的运用,将这两种先进的技术运用到水轮机控制系统的设计过程中,能够有效提高系统的设计效率。本研究主要对基于模糊径向函数的神经网络PID控制系统设计进行了概述,分析了系统内的模糊化模块,并阐述了水轮机调速系统控制器设计,介绍了水轮机调速系统总体架构,并开展系统Ma
2、tlab仿真实验,以期进一步提升水轮机调速系统的整体性能,完善系统的鲁棒性及动态性,提高调速效果和质量。关键词:模糊径向基函数;神经网络;PID算法;水轮机调速系统中图分类号:TP273文献标识码:ADOI编码:10.14016/j.cnki.100l一9227.2016.09.033Abstract:Inrecentvears,theneuralnetworkeontrolalgonthmismore肌dmoreperfectandthefuzzycontroltechnologyind珊brent
3、fieldshavebeenwidelvused,thetwokindsofadvancedtechnologyappliedtothehydraulicturbinecontmlsystemdesignprocess,canef.fectivelvimpmvethedesignemciencvofthesvstem.ThisstudvmainlvsummarizesmethodsbasedonFuzzyRadialBasisFunctionNeuralNetworkf)IDcontrolsystem
4、desi朗,analyzesthesystemoffuzzymodular,andexpoundstheturbjnespeedcontr01sysle瑚desjgn,introducesthehvdmturbinegovemingsystemarchitecture,andtocarryoutthesvstemmatlabsimulationexperiments,inordertofhrtherenhancetheoverallped’o硼anceofthehydroturbinegoveming
5、system,improvethesystemrobustnessanddynamic,impmVethespeedandquality.Keywords:fuzzyradialbasisfunction;neuralnetwork;PIDalgorithm;hydraulicturbinespeedregulatingsystemO引言非线性是水轮机调速系统最显著的特征,该系统涵盖范围较广,包括电气、机械和水力等多方面的内容,一旦系统内的水轮转速或所承载的负荷超过限定的标准,就很可能导致参数发生改变
6、。在这种情况下,水轮机就无法正常的发挥调速功能,发电机组在工作状态下的功率输出也不到有效的保障,机组转速很可能与规定不符,必须要进行严格的控制。因此在模糊径向函数的神经网络POD算法基础上,开展水轮机调速系统的设计研究研究具有非常重要的意义,能够有效消除稳态误差现象的发生,增强系统的动态响应性,归纳优化出最优化的水轮机调速系统设计方案,为相关研究提供参考意见。1基于模糊径向函数的神经网络PID控制系统设计神经网络模型包括多种类型,其中运用率较高的一种就是BP(BackPropagation)神经网络,
7、该网络的算法特点为误差反向传播算法(ErrorBackPropagation),简称为BP算法⋯。多种输入/出模式映射关系均存在于BP网络中,在进行学习的过程中借助梯度下降法的方式,在网络反向传播的作用下和影响下,能够实现对极限值、权值等数值的有效调控,大大降低了BP网络误差平方和。输出/人层、输出层是构成该网络模型的主要拓扑结构,基于模糊径向函数的神经网络PID控制系统框架图详见图l所示。图l基于模糊径向函数的神经网络PID控制系统框架图收稿日期:2016—03—28作者简介:吕松哲(1985一),
8、女,汉,陕西咸阳人,硕士,讲师,主要研究方向为数学。基于模糊径向函数的神经网络PID控制系统的各部分结构介绍如下:(1)首先是PID控制器,其能够发挥闭环控制水轮机调节系统的作用;(2)其次为模糊化模块,该系统模块具有归一化、模糊化运算水轮机调节系统状态变量的功能、“;(3)最后为BP神经网络,该网络结合系统的工作状况能够实现对权系数的在线调控,使控制器的%、K,和群参数更加合理。系统肿控制器的算法如下:r“(矗)=M(七一1)+K,[e(南)一e(七一
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