本文關(guān)鍵詞：基于MATLAB的水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型辨識和參數(shù)優(yōu)化，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：水輪機(jī)安全穩(wěn)定運(yùn)行對于保證供電電能的質(zhì)量起著極其重要的作用,負(fù)荷的變化將會直接導(dǎo)致水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)頻率不穩(wěn)定,影響供電質(zhì)量。水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)基本任務(wù)就是根據(jù)負(fù)荷的變化調(diào)節(jié)水輪機(jī)轉(zhuǎn)速,調(diào)節(jié)有功功率的輸出,從而維持機(jī)組的頻率在規(guī)定的范圍以內(nèi),研究水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律,提高其控制性能,一直是水電領(lǐng)域里極其重要的問題。本文借助于仿真工具M(jìn)ATLAB研究水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)被控對象的模型辨識以及水輪機(jī)調(diào)速器參數(shù)值的優(yōu)化這兩個問題。本文主要研究的第一個問題是水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)被控對象的模型辨識。本文在分析和研究水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)基礎(chǔ)之上,在MATLAB的Simulink平臺上搭建水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的被控對象的仿真模型,采用MATLAB的最小二乘法辨識工具箱辨識水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的被控對象的傳遞函數(shù)的模型。此外,為提高系統(tǒng)的控制性能,對上述辨識獲得的模型進(jìn)行調(diào)速器參數(shù)優(yōu)化,通過編寫粒子群算法,以電液隨動系統(tǒng)、引水系統(tǒng)、發(fā)電機(jī)及其負(fù)荷作為被控對象進(jìn)行調(diào)速器PID參數(shù)優(yōu)化,通過對比水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)調(diào)速器參數(shù)優(yōu)化前后系統(tǒng)的階躍響應(yīng)輸出發(fā)現(xiàn),優(yōu)化后的水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的控制性能指標(biāo)如超調(diào)量、調(diào)整時間以及上升時間得到了改善,水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的控制性能得到了提高。
【關(guān)鍵詞】：水輪機(jī) 最小二乘法 PID控制 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：南昌工程學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TK730.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-12
• 1.1 課題研究的背景及意義7-8
• 1.2 水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的模型辨識和控制理論研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排11-12
• 第2章 水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模分析12-20
• 2.1 水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)簡介12
• 2.2 水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模12-19
• 2.2.1 調(diào)速器簡介12-13
• 2.2.2 水輪機(jī)調(diào)速器的PID調(diào)節(jié)器模型13-15
• 2.2.3 電液隨動系統(tǒng)模型15
• 2.2.4 水輪機(jī)及其引水系統(tǒng)建模15-17
• 2.2.5 發(fā)電機(jī)及負(fù)荷模型17-18
• 2.2.6 實(shí)例水電站調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模18-19
• 2.3 本章小結(jié)19-20
• 第3章 水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)研究對象辨識20-33
• 3.1 水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)研究對象模型辨識20-28
• 3.1.1 辨識對象原理框圖20-21
• 3.1.2 最小二乘法的簡介21
• 3.1.3 最小二乘法的原理21-22
• 3.1.4 輸入信號的選擇22-24
• 3.1.5 6 級M序列在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)24-26
• 3.1.6 輸入輸出數(shù)據(jù)的采集26-28
• 3.2 最小二乘法辨識水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的被控對象28-29
• 3.3 辨識結(jié)果分析29-30
• 3.4 辨識獲得的模型穩(wěn)定性分析30-31
• 3.5 辨識關(guān)鍵技術(shù)和現(xiàn)場辨識注意事項(xiàng)31-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 第4章 水輪機(jī)調(diào)速器PID參數(shù)優(yōu)化33-48
• 4.1 實(shí)際水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)階躍信號輸出曲線33-34
• 4.2 粒子群算法概述34-39
• 4.2.1 粒子群算法的基本思想34-36
• 4.2.2 粒子群算法流程36-38
• 4.2.3 粒子群算法的特點(diǎn)38
• 4.2.4 粒子群算法的研究與發(fā)展38-39
• 4.3 粒子群算法下的PID參數(shù)優(yōu)化39-44
• 4.3.1 粒子群算法優(yōu)化PID控制器設(shè)計(jì)過程的實(shí)現(xiàn)39-41
• 4.3.2 粒子群算法程序的實(shí)現(xiàn)41
• 4.3.3 適應(yīng)度值的確定41-44
• 4.4 調(diào)速器參數(shù)優(yōu)化對比44-45
• 4.5 仿真對比實(shí)驗(yàn)45-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第5章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 全文總結(jié)48
• 5.2 工作展望48-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 附錄53-56
• 致謝56

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于MATLAB的水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型辨識和參數(shù)優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：510773