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基于神经网络辨识的同步发电机励磁控制研究

作　者: 朱静涛
导　师: 曾喆昭
学　校: 长沙理工大学
专　业: 电路与系统
关键词: 同步发电机网络辨识 RBF神经网络 PID 余弦基函数
分类号: TM31
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

现在电力系统中,随着发电机单机容量和电力系统规模的增大,提高同步发电机运行的稳定性,是保证电网安全运行,保证电力系统经济性的基本要求之一。在众多改善同步发电机稳定运行的措施中,运用现代控制理论、提高发电机励磁系统的控制效果是公认的有效手段之一。由于同步发电机具有非线性、多变量、强耦合等特点,很难得到同步发电机运行过程的精确数学模型,因此传统的基于精确模型的PID控制方式己经不能满足这些要求。本文通过改进控制策略来提高同步发电机励磁控制的性能。人工神经网络算法的优点是不依赖精确模型。针对上述问题,本文提出一种基于余弦基函数RBF神经网络辨识的控制方式。首先说明了传统神经网络的不足之处,列出了几个常用的神经元激励函数,并讨论了变学习率在神经网络控制中的优点。其次,用最速下降法对PID三个权系数进行调整。第三,在PID三个增益系数调整中,涉及发电机端电压输出对输入变化量的偏导数,由于难以获得发电机精确模型,因此无法用常规的数学方式来计算该偏导数。通常有两种方法解决该问题,其一是用发电机端电压输出的相邻时刻的差与输入变化量的差之比来替代该偏导数;其二是使用神经网络辨识输出来计算该偏导数。研究表明,用神经网络辨识的输出来计算可以有效提高控制精度。第四,针对神经网络辨识问题进行了详细研究,研究表明使用余弦基函数为神经网络激励函数,有利于提高整个励磁控制系统的效果。最后,本文根据励磁控制的简化传递函数模型,使用MALTAB仿真,分别将固定参数(k_p、k_i、k_d)的PID励磁控制、无对象辨识的PID励磁控制、基于高斯基函数RBF神经网络辨识的PID励磁控制和基于余弦基函数RBF神经网络辨识的PID励磁控制效果进行比较研究。研究结果表明,与其它控制方法相比,本文提出的基于余弦基函数RBF神经网络辨识的PID励磁控制方法有效提高了系统的控制效果。

全文目录

摘要 5-6Abstract 6-10第一章绪论 10-16 1.1 同步发电机励磁系统的意义与作用 10-12 1.2 同步发电机励磁控制理论发展历程及现状 12-14 1.3 本文的主要研究内容 14-16第二章同步发电机励磁系统 16-27 2.1 励磁系统分类 16-18 2.1.1 直流励磁系统 16 2.1.2 交流励磁系统 16-17 2.1.3 自励式静止励磁系统 17-18 2.2 同步发电机励磁控制系统结构及其传递函数模型 18-22 2.2.1 励磁控制系统的传递函数模型 18-20 2.2.2 励磁控制系统传递函数简化框图 20-22 2.3 同步发电机励磁系统动态模型 22-25 2.3.1 单机无穷大系统 22-23 2.3.2 同步发电机励磁系统动态模型 23-25 2.4 同步发电机励磁系统元件传递函数 25-27 2.4.1 同步发电机的传递函数 26 2.4.2 测量环节的传递函数 26 2.4.3 电压调节器的传递函数 26-27第三章基于神经网络辨识的 PID 励磁控制 27-47 3.1 PID 控制原理 27-28 3.2 人工神经网络 28-34 3.2.1 人工神经网络介绍 28-29 3.2.2 两种典型的神经网络拓扑结构 29-30 3.2.3 人工神经网络算法的局限性 30 3.2.4 神经网络激励函数类型 30-32 3.2.5 几种典型的学习规则 32-33 3.2.6 神经网络变学习率研究 33-34 3.3 基于 RBF 神经网络辨识的 PID 控制 34-46 3.3.1 神经网络辨识基础 34-35 3.3.2 基于高斯基函数 RBF 神经网络辨识的 PID 控制 35-37 3.3.3 基于余弦基函数 RBF 神经网络辨识的 PID 控制 37-38 3.3.5 仿真实例 38-46 3.3.6 仿真结论 46 3.4 本章小结 46-47第四章基于神经网络辨识的 PID 同步发电机励磁控制应用 47-53 4.1. MATLAB 介绍 47 4.2 励磁控制系统传递函数的编译 47-49 4.3 基于神经网络辨识的非线性动态 PID 控制 49-50 4.4 实例仿真 50-53 4.4.1 阶跃信号响应仿真 50-51 4.4.2 系统参数改变后的仿真 51-53第五章结束语 53-55 5.1 全文总结 53-54 5.2 本文的主要特色和创新点 54 5.3 展望 54-55参考文献 55-59致谢 59-60附录 A （攻读硕士学位期间发表论文目录） 60-61附录 B （攻读硕士学位期间参与项目） 61-62中英文摘要 62-69

基于神经网络辨识的同步发电机励磁控制研究

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