本文選題：水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)　切入點：PID控制　出處：《水電能源科學(xué)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的大慣性、"水錘"效應(yīng)等特點及其結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題,采用傳統(tǒng)的常規(guī)PID控制已很難滿足控制要求,控制品質(zhì)也難以改善,控制過程中易發(fā)生超調(diào)量大、震蕩頻次多、收斂時間過長等問題。對此,在常規(guī)PID控制基礎(chǔ)上設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制,并在Matlab軟件中完成相關(guān)程序的編寫及仿真試驗。仿真結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制是一種有效的水輪機調(diào)速器參數(shù)整定方法,相較于常規(guī)PID控制能獲得更好的動態(tài)性能。
[Abstract]:Because of the large inertia of hydraulic turbine regulation system, the characteristics of "water hammer" effect and its complicated structure, it is difficult to meet the control requirements by using conventional PID control, and the control quality is difficult to improve, and the overshoot is easy to occur in the control process. In this paper, the adaptive PID control based on BP neural network is designed on the basis of conventional PID control, and the relevant programs and simulation experiments are completed in Matlab software. Adaptive PID control based on BP neural network is an effective method for setting parameters of hydraulic turbine governor. Compared with conventional PID control, it can obtain better dynamic performance.
【作者單位】： 華北水利水電大學(xué)電力學(xué)院;國網(wǎng)新源水電有限公司豐滿培訓(xùn)中心;
【基金】：華北水利水電大學(xué)研究生教育創(chuàng)新計劃基金(YK2016-08) 河南省高等學(xué)校重點科研項目(16A570007)
【分類號】：TP183;TV734.1

【參考文獻】

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本文編號：1585768