【摘 要】
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研究水轮发电机组稳定性控制优化问题,水轮发电机组是一个非线性、时变的复杂控制系统,很难建立精确模型。采用常规PID控制策略难以较高的控制精度,超调量大。为提高水轮发电
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研究水轮发电机组稳定性控制优化问题,水轮发电机组是一个非线性、时变的复杂控制系统,很难建立精确模型。采用常规PID控制策略难以较高的控制精度,超调量大。为提高水轮发电机组控制精度,将自学习较强的RBF神经网络与常规PID相结合,提出一种基于RBF-PID组合的水轮发电机组控制算法。采用RBF神经网络对水轮发电机组控制系统的Jacobian矩阵信息进行在线辨识,实现RBF-PID参数在线自整定。仿真结果表明:RBF-PID组合控制器不仅提高控制系统的精度,而且超调量小、抗扰动能力强,能够很好实现水轮发电机组的稳定性优化控制。
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