基于神经网络的水轮发电机组自抗扰控制研究
自抗扰控制理论通过对系统未知扰动和不确定量的估计，并将估计量反馈回控制系统中，从而实现系统的动态线性化，该理论思想独特，方法简单，特别适合于具有非线性和时变特性的水轮发电机组这样的系统。本文研究自抗扰控制理论在水轮发电机组中的应用，为设计对强非线性和不确定强扰动都能保证很高的控制精度的可靠的水轮发电机组控制策略作理论上的支持。在分析非线性跟踪—微分器(TD)输入输出特性的基础上，提出了跟踪时间不随输入信号幅值改变的TD。针对水轮发电机组的非最小相位特性，基于设置过渡过程的思想，在传统的PID控制器的基础上应用改进的TD设置合理的过渡过程，有效的减小了非最小相位中的反调。使之用于功率设定值变化的水轮发电机组有功功率控制中，仿真结果表明了该方法的有效性。分析了自抗扰控制器和其中扩张状态观测器(ESO)的特性，用神经网络补偿控制对象的部分变化，从而减轻扩张状态观测器的负担，获得了“鲁棒性”更强的基于神经网络的自抗扰控制器。针对水轮发电机组的非线性和不确定性，把神经网络与自抗扰控制理论相结合，并依据对象特性对控制器做了结构调整。
水轮发电机组;自抗扰控制;非线性跟踪微分器;神经网络;水利水电工程;工程控制论
西安理工大学
硕士
水利水电工程
南海鹏
2004
中文
TV734.21;TP183;TB114.2;TP13
74
2006-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）