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

【摘要】：針對(duì)調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模日趨完善的現(xiàn)狀,簡要對(duì)調(diào)速系統(tǒng)PID控制規(guī)律、液壓執(zhí)行機(jī)構(gòu)(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(jìn)行了原理說明,并通過水電廠實(shí)驗(yàn)記錄波形,完成相關(guān)參數(shù)的測(cè)試及辨識(shí)。完成最小二乘閉環(huán)辨識(shí)的對(duì)比試驗(yàn)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(duì)原動(dòng)機(jī)傳遞函數(shù)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。為了辨識(shí)工具易于移植和使用,基于.NET平臺(tái),使用C#語言完成參數(shù)辨識(shí)軟件的開發(fā),也作為變補(bǔ)償-非線性水輪機(jī)模型參數(shù)辨識(shí)的基礎(chǔ)。電力系統(tǒng)仿真程序PSASP、PSD-BPA在做中長期分析時(shí),采用的水輪機(jī)模型仍然是經(jīng)典線性模型,線性模型只能反映工況點(diǎn)附近的小擾動(dòng)過程,用線性模型表示甩負(fù)荷等大擾動(dòng)過程是不準(zhǔn)確或者錯(cuò)誤的,最好使用能夠反映全工況過程的非線性水輪機(jī)模型。分析國內(nèi)外典型的3種非線性水輪機(jī)模型,在此基礎(chǔ)上提出了一種辨識(shí)過程更直觀、準(zhǔn)確的變補(bǔ)償-非線性水輪機(jī)模型,通過仿真、分析表明:本模型克服了IEEE推薦水輪機(jī)模型小開度不精確的缺點(diǎn),并實(shí)現(xiàn)了從線性模型參數(shù)辨識(shí)到非線性模型的參數(shù)辨識(shí)。
【關(guān)鍵詞】：水輪機(jī)組 Wt-Lm參數(shù)辨識(shí) 非線性模型 C#語言 變微分補(bǔ)償
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型及測(cè)試12-20
• 2.1 引言12-14
• 2.2 控制器參數(shù)測(cè)試14-16
• 2.3 執(zhí)行器參數(shù)測(cè)試16-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第3章 辨識(shí)算法分析及軟件開發(fā)20-34
• 3.1 參數(shù)辨識(shí)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(shí)軟件開發(fā)30-33
• 3.3.1 C#程序編寫30-31
• 3.3.2 辨識(shí)起點(diǎn)選擇31-32
• 3.3.3 軟件測(cè)試32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第4章 變補(bǔ)償-非線性水輪機(jī)模型34-47
• 4.1 三類非線性水輪機(jī)模型34-39
• 4.2 變補(bǔ)償-非線性水輪機(jī)模型39-43
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)43-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 結(jié)論與展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 致謝51

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本文編號(hào)：386390