BP神经网络在水轮机调节过程中的应用

发布时间：2018-03-08 22:14

  本文选题：水轮机调节系统　切入点：PID控制　出处：《水电能源科学》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：由于水轮机调节系统的大惯性、"水锤"效应等特点及其结构复杂等问题,采用传统的常规PID控制已很难满足控制要求,控制品质也难以改善,控制过程中易发生超调量大、震荡频次多、收敛时间过长等问题。对此,在常规PID控制基础上设计了基于BP神经网络自适应PID控制,并在Matlab软件中完成相关程序的编写及仿真试验。仿真结果表明,基于BP神经网络自适应PID控制是一种有效的水轮机调速器参数整定方法,相较于常规PID控制能获得更好的动态性能。
[Abstract]:Because of the large inertia of hydraulic turbine regulation system, the characteristics of "water hammer" effect and its complicated structure, it is difficult to meet the control requirements by using conventional PID control, and the control quality is difficult to improve, and the overshoot is easy to occur in the control process. In this paper, the adaptive PID control based on BP neural network is designed on the basis of conventional PID control, and the relevant programs and simulation experiments are completed in Matlab software. Adaptive PID control based on BP neural network is an effective method for setting parameters of hydraulic turbine governor. Compared with conventional PID control, it can obtain better dynamic performance.
【作者单位】： 华北水利水电大学电力学院;国网新源水电有限公司丰满培训中心;
【基金】：华北水利水电大学研究生教育创新计划基金(YK2016-08) 河南省高等学校重点科研项目(16A570007)
【分类号】：TP183;TV734.1

【参考文献】

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本文编号：1585768