在水電站發(fā)電過程中,頻率控制至關(guān)重要,但是對于這種非線性、時變性的復(fù)雜控制系統(tǒng)來說,傳統(tǒng)PID控制方法存在參數(shù)整定困難,控制效果不佳的缺陷。因此在傳統(tǒng)的PID算法、模糊控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的基礎(chǔ)之上,提出一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID聯(lián)合控制算法來優(yōu)化水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的PID參數(shù),并應(yīng)用到水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)當(dāng)中,與傳統(tǒng)PID控制器進(jìn)行對比,結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法對水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的控制上在調(diào)整時間以及超調(diào)量方面都比傳統(tǒng)PID算法更好,控制效果好,克服了傳統(tǒng)PID算法的不足。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(23)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

水輪機(jī)調(diào)速系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID利用模糊規(guī)則的邏輯推理能力可以簡單有效地控制非線性系統(tǒng)，另一方面又利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)的逼近能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，還具有PID控制的精準(zhǔn)性。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器是由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及傳統(tǒng)的PID兩部分組成，首先模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速誤差以及誤差變化率整定出一組PID參數(shù)賦給PID控制器，這樣就可以實現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整，從而讓PID控制器有了自適應(yīng)的能力，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)的原理如圖2所示。2.1 PID控制算法

本文設(shè)計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個5層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元是水輪機(jī)調(diào)速系統(tǒng)頻率的測量誤差以及誤差的變化率，輸出神經(jīng)元是PID的3個指標(biāo)：比例、積分、微分系數(shù)Kp,Ki,Kd。它由5層結(jié)構(gòu)組成，分別為輸入層、隸屬度函數(shù)生成層、推理層、歸一化層以及輸出層。為了方便研究，本文只針對歸一化層到輸出層之間的權(quán)值作出調(diào)整，其他層的權(quán)值都假設(shè)為1。由圖3可知，該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為5層。各層輸入輸出關(guān)系如下：

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3352184