水轮机调节系统的模糊神经元控制

水轮机调节系统具有非线性和时变性的特性,传统的PID控制器无法获得高性能的调速系统.针对水轮机调节系统的上述特性,在常规模糊控制的基础上,采用径向基函数神经网络来逼近过程模型,并设计了自适应神经元来在线优化控制器的输出理论分析和仿真结果表明,这种控制策略与传统的PID控制和模糊控制相比,能够得到更快的响应速度和更好的控制效果.     

水力机组预测控制分析与研究

水轮机调节系统是一个具有非线性、时变性的非最小相位系统,目前水轮机调速器大多采用常规PI或PID控制策略,难以满足和提高大型水轮机组或孤立电网带负荷机组调节系统的控制品质和要求,变参数PID调节、自适应控制、模糊控制等复杂和更高级的控制策略得到进一步研究,本文通过研究水轮机调节系统特性,采用预测控制原理设计控制器,从对比分析中找出较合适的控制结构和策略.     

模糊控制在水轮机调节系统中的应用

本文设计了一个模糊控制器，进而构建了一个基于模糊控制的自适应PID控制器，对有功功率反馈的水轮机调节系统进行控制，利用模糊控制器的模糊推理能力来实现PID控制器参数在线调整，以达到优化控制的目的．对简单电力系统的仿真结果表明，这种控制器与常规PID控制器相比可以取得较好的控制效果，是实现水轮机调节系统自适应控制的一种可行的方法。     

一种基于FNNC-PID的水轮机调速系统控制方法

水轮机调速系统是典型的具有非最小相位、非线性,时变特性的复杂控制系统,难以建立精确的数学模型.针对水轮机调节系统的特性,运用模糊控制和神经网络控制的理论,设计了一种模糊神经网络控制器,利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理,通过神经网络的学习来优化模糊控制的隶属度函数以及模糊规则.针对模糊控制存在稳态误差的问题,提出了一种FNNC-PID复合控制器,仿真结果表明,这种控制方案可以消除稳态误差,并使系统具有良好的动态性能和鲁棒性,其控制效果优于常规的PID控制.     

T-S模糊控制器设计新方法及应用仿真

以具有非线性和非最小相位特性的水轮发电机调速系统为例,提出了T-S模糊控制器设计的新方法———基于PID控制器知识样本的T-S模糊控制器设计方法。将模糊控制器运用于水轮机控制,并对其进行仿真,把得到的模糊控制响应曲线与PID控制器进行比较,从调节时间、超调量、鲁棒性等方面可以看出,模糊控制器控制效果要优于PID控制。     

基于模糊神经网络的水轮机调速器PID控制

针对水轮机调节系统参数时变、运行工况多变以及包含复杂非线性环节的特点,传统的PID控制策略难以满足系统各项运行指标。根据水轮机调速系统的数学模型,结合模糊控制的推理能力和神经网络的自学能力,提出基于模糊神经网络的水轮机调速器PID参数控制策略。仿真结果表明,相比于传统PID控制和模糊控制,所提控制策略的系统响应拥有更小的超调量和更短的调节时间。     

抽水蓄能电站水轮机模型参考自适应控制

将定常PID控制应用于对抽水蓄能电站水轮机的控制,针对水轮机调节系统时变特性的问题,研究了模型参考自适应控制方法,建立了水轮机调节系统线性化数学模型,并用模型参考自适应控制策略对抽水蓄能电站水轮机进行控制,同时结合李雅普诺夫稳定性理论和波波夫的超稳定性理论推导出控制器参数变化规则。进行了模型参考自适应控制器与PID控制器对机组控制的仿真研究,结果表明:自适应控制比PID控制响应速度快、超调量小、调节时间短、稳定性好,能够改善水轮机调节系统的动态特性与控制性能。     

水轮机调速系统的PID参数模糊整定

提出用一种智能的模糊PID控制器代替常规的PID控制器，并试图应用于 水轮机发电机组的调速系统。这种方法结合模糊控制和传统PID控制的优点，以获得良好的 静态、动态特性为目标。大量的仿真实验表明这是一种有效的控制策略，且具有良好的稳定性。     

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。     

参数自适应模糊PID控制器及其在水电机组调速器中的应用

由于水电机组调速系统控制对象———水轮机的运行工况在不断变化，描述水轮机动态特性的数学模型及引水系统的模型参数时刻发生变化，常规PID控制的应用受到限制。文中引入了模糊控制理论，使用参数自适应模糊PID控制器替代常规PID控制器，通过仿真结果显示，对水电机组过渡过程的控制具有明显的效果。     

全方位移动机器人模糊自适应PID控制

针对全方位移动机器人,结合PID和模糊控制两者的优点,提出了一种模糊自适应PID(FAPID)的控制方法。对模糊自适应PID控制算法进行了理论分析,基于Matlab建立了全方位移动机器人的简化仿真模型。仿真研究表明,采用模糊自适应PID控制方法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力要优于常规的PID控制。     

模糊自适应PID控制在逆变电源中的应用

逆变电源控制系统具有非线性、时变性等性质,运用常规的模糊PID控制难以达到满意的控制效果。将专家经验用于模糊PID参数的在线自适应整定,设计了基于专家经验的自适应模糊PID控制器。这种控制器既具有模糊PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。仿真实验结果表明：基于专家经验的自适应模糊PID控制器在逆变电源控制系统的控制中,控制性能优于单独模糊PID控制的性能,表现出了良好的自适应性、稳定性、鲁棒性,能够用来实现对逆变电源控制系统的有效控制。     

制粒湿度模糊自整定PID串级控制

介绍了烧结过程中的制粒湿度控制系统,针对系统中出现的纯时滞、时变不确定性等问题,在常规PID控制的基础上,结合模糊控制理论,设计了模糊自整定PID控制器,应用模糊推理的方法实现了PID控制参数的在线自整定。仿真结果表明,模糊自整定PID控制器提高了系统的适应能力,增强了系统的鲁棒性,改善了系统的动静态性能,具有良好的控制效果。     

智能PID控制器在汽温控制系统中的应用

智能PID控制器是智能控制技术与常规PID控制器相结合的产物。该文对模糊控制神经网络与常规PID控制器相结合进行了研究。对智能PID控制器在电厂主要热工过程控制系统中的应用研究情况进行了仿真。仿真结果表明智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用是有效的和可行的有着广阔的发展前景。     

遗传优化的模糊免疫PID控制器在SRM中的应用

针对开关磁阻电机驱动系统的严重非线性、时变和强耦合性,应用免疫反馈机理和模糊控制理论,在传统PID控制器基础上设计一种模糊免疫PID控制器,并提出利用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计方法.仿真结果表明,基于遗传优化的模糊免疫PID控制器具有良好的调速和控制特性,其控制性能明显优于传统PID控制和模糊免疫PID控制.     

烧结制粒工艺模糊PID湿度控制

介绍了烧结过程中的制粒湿度控制系统，针对系统中出现的纯时滞、时变不确定性等问题，在常规PID控制的基础上，结合模糊控制理论，设计了模糊自整定PID控制器，应用模糊推理的方法实现了PID控制参数的在线自整定。仿真结果表明，模糊自整定PID控制器提高了系统的适碰能力，增强了系统的鲁棒性，改善了系统的动静态性能，具有良好的控制效果。     

基于模糊神经网络PID的锅炉汽包水位控制

将基于模糊神经网络的PID控制器作为给水控制系统的锅炉汽包水位调节器,可实时整定PID控制器的参数,以适应控制系统的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID给水控制系统的响应快速性、调节平稳性及抗干扰能力均优于常规的PID控制器。     

永磁直线同步电机进给系统模糊PID控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)永磁体磁链为常数的特点,对其d-q轴模型进行分析,提出了永磁直线同步电机进给系统的动力学方程.结合传统PID控制和模糊控制的优点,根据永磁直线同步电机直接进给系统的非线性和可能的不确定性因素,建立PID参数自调整的推理规则,设计了永磁直线同步电机进给系统的模糊PID控制器.仿真和实验结果表明,模糊PID控制器与传统PID控制器相比具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用前景

智能PID控制器是智能控制技术与常规PDI控制器相结合的产物，该文对近年来模糊控制、神经网络和遗传算法与常规PID控制器相结合的主要研究成果进行了总结，对智能PID控制器在电厂主要热工过程控制系统中应用研究情况进行了回顾，理论研究结果和实际应用情况表明，智能PID控制器在电厂热工程控制中的应用是有效的和可行的。有着广阔的发展前景。文中指出了智能PID控制器的研究方向和有待进一步解决的问题，对电厂热工过程控制系统中智能PID控制顺的应用提出了建议。     

感应电机模糊自整定PID控制器设计与仿真

感应电机(IM)的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到理想的控制效果.采用模糊控制理论与常规PID控制相结合组成模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,并将其应用于感应电机调速控制系统.仿真与试验结果表明,该模糊PID控制的效果明显优于常规PID控制...