水轮机PID调速器最佳参数整定及寻优计算方法

由于水轮机的运行工况有可能随时偏离设定的工况,所以PID调速器参数的整定对水轮机组的稳定运行十分重要.针对PID调速器调速的水轮机调节系统,从控制理论入手,依据其基本的状态方程,设定目标函数,利用变分原理通过对水轮机调速器可调参数整定进行分析和相应寻优计算,从而得出一种关于水轮机调节系统在转速扰动下调速器参数整定的方法和优化计算理论.通过工程算例,说明此种参数整定及寻优方法具有寻优效率高的特点,但缺点是必须构造相应的目标函数并经过较复杂的迭代计算.

水轮机调速器的仿人智能PID控制

基于仿人智能控制的原理 ,提出了水轮机调节系统的仿人智能 PID控制策略与规则。所述智能 PID控制器基于对控制误差的识别来调整控制策略和控制参数 ,比常规 PID有更好的动态调节特性和鲁棒性 ,且实时性强 ,易于实施。仿真与现场试验结果表明 :仿人智能 PID控制可以提高水轮机调节系统的速动性和稳定性。

关于一种变参数PID控制器的分析与研究

分析了变参数PID控制器各个参数随着误差信号的变化趋势,得到它们的关系表达式。通过这个关系式去实现变参数PID控制器的参数校正。仿真结果表明能得到比常规非变参数PID控制器性能更好。

柴油机电子调速器PID参数模糊自校正研究

提出了对柴油机数字式电子调速器 PID参数按调速系统过渡过程进行模糊自校正的原理 ,并对此进行了仿真研究。结果表明 ,该方法对提高电子调速器的调速性能有明显效果 ,对电子调速器适应柴油机过程参数的变化也有一定的改善。

基于遗传算法的水轮机模糊自适应PID调速器研究

本文针对水轮机常规PID调速器中不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点 ,提出一种新的基于遗传算法的模糊自适应PID控制算法 ,该方法采用遗传算法优化模糊推理的模糊规则 ,并通过模糊推理求解PID参数的变化量。经过仿真表明 ,该控制算法具有良好的静态和动态性能 ,并且具有很强的鲁棒性。

轴流转浆式水轮机数字调速器的仿真以及PID参数优化

本文用离散系统理论,建立轴流转浆式水轮机微机调速器的数学模型,并且通过脉冲传递函数和它的z反变换,得到微机调节器的每个采样周期的离散控制量,同时解决了过渡过程计算中不同的采样周期与计算时步协调的问题。然后与原有的过渡过程计算程序结合计算轴流转浆式微机调节系统的小波动工况,且对仿真结果进行了分析。在此基础上用单纯型加速法进行PID参数优化,分析了目标函数形式对过渡过程的影响。

基于模糊T-S型内模PID控制算法的无刷直流电机仿真分析

针对无刷直流电机(BLDCM)双闭环控制调速系统的控制响应速度慢、转速波动较大等问题,提出一种模糊神经网络与内模控制相结合的驱动方式。该方式利用Matlab/Simulink来构建一种基于BLDCM和控制器的电梯一体式限速器仿真模型,得到BLDCM的速度、转矩响应曲线。仿真分析和实验结果均表明,模糊T-S型内模PID控制算法在响应速度、转速误差、抗干扰能力和控制精度等性能方面优于内模PID控制算法与常规双闭环PID控制系统。该研究可为模糊神经网络T-S型内模PID算法在电梯一体式限速器上的应用积累经验。

基于改进粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化

文中提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于水轮发电机组PID调速器参数的优化设计,以水轮发电机组转速偏差的ITAE指标作为改进PSO优化算法的适应度函数。以我国某水电站的真实数据对经过优化后的PID控制规律进行计算机仿真。仿真结果表明利用改进PSO优化算法优化的PID控制规律能有效改善孤网运行条件下水轮机调节系统过渡过程的动态性能。

柴油机BP-PID调速器性能改善研究

采用相继增压(STC)、可调二级增压、VGT和EGR技术的柴油机,在运行过程中进排气压力会产生较大波动,而使柴油机运行不稳定,调速性能变差。为进一步提高其调速性能,建立了传统BP-PID调速器仿真模型,并在目标转速、实际转速、转速偏差3个输入信号的基础上,增加了柴油机进排气压力2个输入信号,建立了改进BP-PID调速器仿真模型。以相继增压柴油机为例,分别采用增量式PID、传统BP-PID算法和改进BP-PID算法3种调速器进行了相继增压切换过程仿真计算,结果表明:相比增量式PID调速器,BP-PID调速器可以明显改善柴油机调速性能,增加进排气压力2个输入信号可以加快BP神经网络对PID参数的调节速度,从而进一步改善BP-PID调速器的调速性能;当进排气压力变化较小时,改善效果较小,当进排气压力变化较大时,改善效果明显。

柴油机变参数PID控制及半实物仿真研究

分析变参数PID控制器各个参数随着误差信号的变化趋势,得到它们的关系表达式,通过关系式去实现变参数PID控制器的参数校正并进行半实物仿真,半实物仿真结果表明变参数PID控制器能得到较好的控制效果。

利用Matlab/Fuzzy Logic进行柴油机电子调速器PID参数模糊自整定设计与仿真

电站柴油机电子调速器PID参数模糊自整定是目前研究的一个方向,模糊控制系统的设计是模糊控制应用中的主要工作,而系统的仿真是设计中的重要步骤和必要的保证。本文介绍了如何利用Matlab中FuzzyLogic工具箱及Simulink仿真平台进行电站柴油机电子调速器PID参数模糊自整定的设计与仿真。这种方法使模糊控制的设计、仿真及优化变得容易、直观且迅速。

基于改进萤火虫算法的水电机组调速器PID参数优化

针对水电机组PID参数优化问题,在分析水电机组调节系统特性和PID寻优适应度函数的基础上,基于萤火虫算法建立了水电机组调速器PID参数寻优模型。针对空载工况下4%频率扰动仿真试验和10%负荷扰动试验,获得改进萤火虫算法和标准萤火虫算法下的PID最优解。研究表明:改进萤火虫算法所获得的PID最优解不仅在扰动下超调量较小,过渡过程时间也较短,更利于系统的稳定。

基于遗传算法的水轮机智能PID调速器研究

本文针对水轮机常规PID调速器中不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点 ,提出一种新的基于遗传算法的模糊自适应PID控制算法 ,该方法采用遗传算法优化模糊推理的模糊规则 ,并通过模糊推理求解PID参数的变化量。经过仿真表明 ,该控制算法具有良好的静态和动态性能 。

水轮机调速器的非线性PID控制

本文研究采用非线性PID控制来改善水轮机调速系统的性能。仿真结果表明 :非线性PID控制具有响应速度快、超调量小的特点 。

基于协同进化算法的水轮机模糊PID调节系统模糊规则的研究

针对目前水轮机调节系统模糊PID控制缺乏有效的模糊规则的问题,通过协同进化算法优化不同工况下水轮机模糊PID控制的模糊规则和模糊PID算法中的三个比例因子,同时为了避免优化得到的模糊规则之间发生跳变,在目标函数中引入光滑因子,使各工况的模糊规则有规律可寻,从而在此基础上寻找出适合于水轮机调节系统不同工况的一组通用的有效模糊规则。仿真表明,本文提出的优化方法是可行的,寻找出的通用模糊规则能使不同工况下水轮机调节系统的模糊PID控制性能均优于常规PID控制。

柴油机调速系统的模糊自适应PID控制

提出了一种模糊自适应PID算法。利用模糊自适应PID算法对柴油机电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行模糊自整定。从仿真结果看调速性能有明显改善。

基于线性与非线性模型的水轮机调速器PID参数优化比较

分别推导出了基于线性模型和非线性模型的水轮机调节系统闭环比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制的微分方程。以水轮发电机组转速偏差相对值的时间乘误差绝对值积分指标作为粒子群优化算法的适应度函数,分别实现了采用这2种不同数学模型的水轮机调速器PID参数的优化设计。计算结果表明,PSO优化算法对于非线性系统控制参数的优化设计是一种有效的方法;采用不同数学模型的水轮机调节系统,其PID参数的优化结果是不同的;水轮机调节系统采用非线性模型时的优化结果相对较好。

柴油机模糊自校正PID控制器

提出一种在线修正 PID参数的模糊控制器改进算法 .首次增加载荷和增压器进气流量作为新的模糊变量 ,用模糊芯片 F10 0实时调整柴油机电子调速器 PID参数 .仿真结果和 Z613 5柴油机调速性能试验表明 ,模糊控制器改善了调速器带载条件下的动态响应 。

一种模糊变系数PID控制器及其在水轮机调速器中的应用

根据水轮机调速器工况不断变化的特点,提出一种模糊变系数PID控制器,它以常规PID控制器为核心,利用模糊控制原理在线调整PID控制器的比例、积分及微分增益。通过水轮机调速器半物理仿真实验系统来检验该控制器的控制性能,并与普通的PID控制器进行比较,结果表明,该控制器有良好的控制性能,并具有抵抗系统参数变化的能力。该控制器算法简单,实时性强,适于微机调速器应用。

遗传算法在水电机组调速器PID参数优化中的应用

水轮发电控制是一个复杂的动态过程,特别是对大型机组,控制策略和优化算法的选取对机组的性能尤为重要.为了获取不同工况下水轮发电机组调速器的优化参数,首先建立了一种机组的非线性全数字仿真模型.结合调节系统的特点,提出了一种新的反映系统综合性能指标的适应度函数,利用遗传算法对自适应变参数PID调速器的3个参数bt,Td,Tn进行了优化.具体实施优化过程中,采用了C++Builder编制遗传算法主程序;使用了Matlab中的Simulink工具箱建立机组仿真模型,交互接口通过Matlab中的引擎Engine来实现.仿真实验表明:与正交实验法寻优结果相比较,在机组的不同运行状态、不同工况下遗传算法都能获得更为理想的寻优效果.同时,该优化方法已经应用于某巨型电站的调速器中.