一种基于仿人智能控制的汽油发电机电子调速器--《2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集》2009年
一种基于仿人智能控制的汽油发电机电子调速器
【摘要】：以三鼎SDQF2-Ⅱ通用小型汽油发电机为研究对象,设计了一种基于节气门控制的汽油发电机数字式电子调速器。在完成硬件电路设计的基础上,着重对控制算法进行了研究;运用仿人智能控制的基本原理,完成了智能控制器的设计(包括运行控制级、参数校正级以及协调控制级)。进行的配机试验数据表明,在各种工况下,调节时间均小于5s,瞬时调速率小于17%,通过和常规PID算法比较,证明基于仿人智能控制算法的电子调速器改善了汽油发电机的动态性能
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TM314【正文快照】：
1引言配机试验结果。汽油发电机的调速系统是典型的时变，非线性，多层次复杂系统。调速控制系统的任务就是控制汽油发电机在各种负荷变化以及其他扰动情况下都能较好地稳定运行在额定转速附近，具有较小的超调、较快的稳定时间。目前，大部分通用汽油机的转速偏差测量与控制
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一种性能优越的国产交流调速器SJT―QC^＋
摘　要:介绍ＳＪＴ－ＱＣ＾＋数字式全闭环单片机控制的交流调速器的原理，特性及功能，重点介绍该调速器的优良性能。
特别说明：本文献摘要信息，由维普资讯网提供，本站只提供索引，不对该文献的全文内容负责，不提供免费的全文下载服务。
金月芽期刊网 2016水轮机调速器的智能控制策略研究--《重庆大学》2003年硕士论文
水轮机调速器的智能控制策略研究
【摘要】：
水轮机调速器是保证水电厂发电机组稳定运行的重要控制设备，直接关系到机组的安全稳定运行。论文主要研究智能控制在水轮机调速器中的应用。
水轮机是一个非线性非最小相位系统，难以精确建模。本文指出了国内广泛使用的简化线性模型的不足之处，提出了新的建模方法，根据水轮机的非线性动态方程，建立了较为精确的水轮机非线性模型，并将水头的变化和空载流量都考虑在模型中。
根据建立起来的水轮机非线性模型，本文对其进行了神经网络辨识。在神经网络自学习过程中，引入了自适应学习速率和误差批处理法，加快了学习速度。采用监督式训练方法，对过拟合有较好的抑制作用，使其不易陷入局部最小值，加快了收敛速度。
本文用人工神经网络PID ( N-PID )对水轮机进行智能控制，它采用3层前向网络结构，将神经网络和PID控制规律融合为一体。推导出了N-PID控制器的前向算法和反传算法，讨论了N-PID网络权重初值的确定和对输出进行限幅的处理，在对使用N-PID控制器的水轮机调节系统所作的仿真实验中，获得了良好的动态和静态性能。
本文用遗传算法优化工程中广泛使用的PID控制器的参数，采用变参数区间、变交叉变异概率等方法提高计算速度，并对适应值函数进行了改进。仿真表明遗传算法可有效的根据优化要求选择效果最优、鲁棒性好的PID参数。
作者利用FX2N系列PLC内部的高速计数器和简单的外围电路，实现了对机组频率的测量，满足了工程实践中对测频可靠性、实时性和精度的要求。
【关键词】：
【学位授予单位】：重庆大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2003【分类号】：TV734【目录】：
中文摘要4-5
英文摘要5-9
1 绪论9-13
1．1 引言9-10
1．2 我国水轮机调速器及其控制规律研究的状况10
1．3 微机调速器的现状和发展趋势10-11
1．4 智能控制技术在调速器中的应用研究11-12
1．5 论文的主要工作12-13
2 水轮机调节系统数学模型的改进13-25
2．1 引言13
2．2 水轮机调节系统的基本方程13-17
2．2．1 水轮机13-15
2．2．2 压力引水系统15-16
2．2．3 发电机及电力系统16
2．2．4 微机调速器16-17
2．3 水轮机调节系统的常用仿真模型17-21
2．3．1 水轮机及导水系统17-19
2．3．2 发电机及电力系统的小扰动模型19-20
2．3．3 水轮机调节系统的简化模型20
2．3．4 简化模型存在的问题及解决方法20-21
2．4 水轮机的非线性模型21-23
2．5 水轮机调节系统的仿真模型及启动过程仿真结果23
2．6 本章小结23-25
3 水轮发电机组的人工神经网络辨识25-35
3．1 人工神经网络辨识25-28
3．1．1 人工神经网络的发展25-26
3．1．2 神经网络在自动控制领域的应用26
3．1．3 神经网络辨识26-28
3．2 基于数学模型的水轮机神经网络辨识28-32
3．2．1 神经网络辨识中的几个关键问题28
3．2．2 模型的选择与学习算法的确定28-31
3．2．3 辨识模型的输入输出状态量31-32
3．2．4 模型结构设计32
3．3 辨识模型的训练和验证32-34
3．4 本章小结34-35
4 水轮机微机调速器的智能控制35-49
4．1 常规PID型调节规律35-36
4．2 智能控制策略36
4．3 新型人工神经网络PID控制器（N-PID)36-40
4．3．1 N-PID控制器结构37-38
4．3．2 N-PID网络的控制算法38-40
4．3．3 N-PID网络权重初值设定40
4．4 使用N-PID调速器的水轮机控制系统仿真40-42
4．4．1 仿真模型及参数40-41
4．4．2 仿真过程41-42
4．4．3 仿真结果42
4．5 基于遗传算法的PID参数寻优42-48
4．5．1 什么是遗传算法42-43
4．5．2 遗传算法的基本步骤43-44
4．5．3 GA算法在水轮机调速器PID参数整定中的应用44-45
4．5．4 遗传算法的改进45-46
4．5．5 仿真结果46-48
4．6 本章小结48-49
5 基于PLC的水轮发电机组频率测量49-55
5．1 概述49-50
5．2 频率测量的基本方法50
5．2．1 测频法50
5．2．2 测周法50
5．3 PLC测频的硬件原理框图50-51
5．4 机组频率测量51-53
5．4．1 PLC的高速计数器52
5．4．2 机组频率的测量方法52-53
5．4．3 测量误差分析53
5．5 电网频率测量53-54
5．5．1 测量方法53-54
5．5．2 测量误差分析54
5．6 试验结果54-55
6 全文总结55-56
参考文献57-58
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王睿洁;[D];太原理工大学;2005年
谢冲;[D];西南石油学院;2005年
刘凤琴;[D];武汉理工大学;2006年
姚鹏;[D];西安建筑科技大学;2006年
阳胜峰;[D];昆明理工大学;2006年
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