本文關鍵詞：水輪機及其調(diào)速系統(tǒng)建模與參數(shù)辨識，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模日趨完善的現(xiàn)狀,簡要對調(diào)速系統(tǒng)PID控制規(guī)律、液壓執(zhí)行機構(由放大器、比例閥和主配輔助器組成的慣性環(huán)節(jié),配壓閥和接力器組成的積分環(huán)節(jié))進行了原理說明,并通過水電廠實驗記錄波形,完成相關參數(shù)的測試及辨識。完成最小二乘閉環(huán)辨識的對比試驗及分析,簡要介紹小波變換原理及列文伯格-馬夸爾特法迭代思想,采用Wt(小波變換)-Lm(列文伯格-馬夸爾特)法對原動機傳遞函數(shù)進行參數(shù)辨識。為了辨識工具易于移植和使用,基于.NET平臺,使用C#語言完成參數(shù)辨識軟件的開發(fā),也作為變補償-非線性水輪機模型參數(shù)辨識的基礎。電力系統(tǒng)仿真程序PSASP、PSD-BPA在做中長期分析時,采用的水輪機模型仍然是經(jīng)典線性模型,線性模型只能反映工況點附近的小擾動過程,用線性模型表示甩負荷等大擾動過程是不準確或者錯誤的,最好使用能夠反映全工況過程的非線性水輪機模型。分析國內(nèi)外典型的3種非線性水輪機模型,在此基礎上提出了一種辨識過程更直觀、準確的變補償-非線性水輪機模型,通過仿真、分析表明:本模型克服了IEEE推薦水輪機模型小開度不精確的缺點,并實現(xiàn)了從線性模型參數(shù)辨識到非線性模型的參數(shù)辨識。
【關鍵詞】：水輪機組 Wt-Lm參數(shù)辨識 非線性模型 C#語言 變微分補償
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TK730
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 課題所做的研究工作10-12
• 第2章 水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型及測試12-20
• 2.1 引言12-14
• 2.2 控制器參數(shù)測試14-16
• 2.3 執(zhí)行器參數(shù)測試16-19
• 2.4 本章小結19-20
• 第3章 辨識算法分析及軟件開發(fā)20-34
• 3.1 參數(shù)辨識算法20-27
• 3.1.1 最小二乘法20-25
• 3.1.2 Levenberg-Marquadt法25-27
• 3.2 數(shù)據(jù)濾波27-30
• 3.2.1 WT小波變換28
• 3.2.2 小波去噪28-30
• 3.3 傳遞函數(shù)參數(shù)辨識軟件開發(fā)30-33
• 3.3.1 C#程序編寫30-31
• 3.3.2 辨識起點選擇31-32
• 3.3.3 軟件測試32-33
• 3.4 本章小結33-34
• 第4章 變補償-非線性水輪機模型34-47
• 4.1 三類非線性水輪機模型34-39
• 4.2 變補償-非線性水輪機模型39-43
• 4.3 仿真實驗43-46
• 4.4 本章小結46-47
• 第5章 結論與展望47-48
• 參考文獻48-51
• 致謝51

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本文編號：386390