考虑死区的水轮机调节系统非线性自抗扰控制

针对含死区环节和机械时滞的水轮机调节系统,提出了一种改进状态误差反馈控制律的自抗扰控制方法。首先,考虑电液随动系统传动过程中存在的间隙特性,建立含非线性死区环节和机械时滞的水轮机调节系统数学模型。其次,通过坐标变换将具有死区和时延特性的状态空间方程转化为可控标准化数学模型。然后,引入PID积分环节,设计新型的自抗扰控制器,消除状态误差反馈控制律处理误差信号过程中出现的抖振现象。最终,基于Lyapunov稳定性定理,分析系统误差方程,证明了扩张状态观测器的收敛性。仿真结果表明,所提控制器在不同运行工况下的控制效果均优于PID控制和传统自抗扰控制,验证了所设计控制器的有效性和优越性,具有良好的参考价值。

基于时移多尺度注意熵和随机森林的水电机组故障诊断

针对传统诊断方法难以在高噪声环境下进行故障精准识别的问题,本文提出了一种抗噪性能良好、识别率高的水电机组故障诊断方法。首先,基于分形理论,提出了一种度量信号复杂度的工具——时移多尺度注意熵(Time-shifted multiscale attention entropy,TSMATE)。然后,利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)对TSMATE进行降维处理,克服了特征冗杂问题。最终,将降维后的特征输入到随机森林(Random forests,RF)模型进行诊断。通过对振动信号添加不同信噪比的噪声,探究不同噪声强度下所提模型的抗噪性能。仿真实验表明,TSMATE-PCA-RF在0 dB、1 dB、2 dB以及3 dB四种不同信噪比噪声干扰下,分别取得了98.06%、98.89%、99.17%以及99.17%的诊断率,验证了所提模型具有良好的抗噪性能。该研究为水电机组故障诊断提供了新手段。