本文關鍵詞：改進粒子群模糊神經網絡算法在同步發(fā)電機勵磁參數(shù)整定中的應用

  更多相關文章： 模糊神經網絡 快速粒子群算法 隸屬函數(shù) 空載起勵 負載電壓擾動

【摘要】：利用典型生物智能算法模糊神經網絡算法優(yōu)化同步發(fā)電機勵磁控制系統(tǒng)中PID反饋控制參數(shù),在構建四層模糊神經網絡模型的基礎上,將實際工程中精確的反饋值(機端電壓和機端電壓偏差)模糊化作為模糊系統(tǒng)的輸入,引入快速粒子群算法全方位優(yōu)化模糊系統(tǒng)選用的隸屬函數(shù)和連接權矩陣重要參數(shù).利用Matlab仿真平臺,對同步發(fā)電機空載起勵和負載電壓擾動進行仿真實驗,并與常規(guī)PID進行對比,實驗結果證明該算法能夠很好地減小系統(tǒng)調整時間和超調量,明顯地改善了同步發(fā)電機的空載起勵性能和帶負載抗擾動性能,大大增強了系統(tǒng)的快速性和魯棒性.
【作者單位】： 天津科技大學計算機科學與信息工程學院;
【基金】：天津市應用基礎與前沿技術研究計劃(15JCQNJC06900)
【分類號】：TM31;TP183
【正文快照】： 同步發(fā)電機的勵磁控制系統(tǒng)(圖1)[1]直接影響電力系統(tǒng)的供電質量,它輸出電壓的穩(wěn)定性、抵抗外部干擾的能力、電壓調節(jié)的靈敏性會對電網產生直接沖擊.目前的控制方法主要是以方便快捷的PID反饋調節(jié)為主.PID參數(shù)選取快速、正確,會大大提升勵磁系統(tǒng)的勵磁性能,相應的也會提升電力

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前10條

1 李衛(wèi)東;基于神經網絡算法的工程技術人員綜合評價方法的應用研究[J];太原科技大學學報;2005年02期

2 王會婷;張鵬;;神經網絡算法在多目的地通信問題中的應用[J];重慶工學院學報(自然科學版);2007年01期

3 李良;吳紅娉;陳瑜;;基于BP神經網絡算法及推導的研究[J];中國水運(學術版);2008年01期

4 潘雪濤;;基于改進BP神經網絡算法的短期負荷預測[J];上海電力學院學報;2012年04期

5 申健;夏靖波;孫昱;王芳;王霖;;基于優(yōu)化BP神經網絡算法的網絡質量評價[J];空軍工程大學學報(自然科學版);2013年02期

6 李滿天;王春林;王鵬飛;查富生;郭偉;;一種基于萬有引力的自生長神經網絡算法[J];機械與電子;2013年10期

7 孫守宇,鄭君里;一種改進的Hopfield神經網絡算法用于單元布局[J];清華大學學報(自然科學版);1996年05期

8 宋曉華;李彥斌;韓金山;牛達;;對傳神經網絡算法的改進及其應用[J];中南大學學報(自然科學版);2008年05期

9 張寶芳;李曉東;;基于多因素粒子群—神經網絡算法的短期電價預測[J];科技信息;2009年24期

10 黃鵬;成怡;;改進的BP神經網絡算法在航跡匹配中的應用[J];計算機工程;2011年11期

中國重要會議論文全文數(shù)據庫 前10條

1 呂慶U，

本文編號：1275635