江西理工大学电气工程与自动化学院
纸质出版:2022
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周克良, 张自建, 邓飞翔. 基于LIPO算法的水轮机调速系统PID参数优化设计[J]. 传感器与微系统, 2022,(5):95-98.
基于LIPO算法的水轮机调速系统PID参数优化设计[J]. 2022, (5): 95-98.
周克良, 张自建, 邓飞翔. 基于LIPO算法的水轮机调速系统PID参数优化设计[J]. 传感器与微系统, 2022,(5):95-98. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)05-0095-04.
基于LIPO算法的水轮机调速系统PID参数优化设计[J]. 2022, (5): 95-98. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)05-0095-04.
针对水轮机调速系统具有结构复杂、非线性、参数时变等特点,通过力矩流量综合特性建立水轮机神经网络模型,并采用带限幅非线性的电液随动系统模型、简化压力引水系统模型和简化发电机与负载模型,构建水轮机调速系统非线性模型。在此基础上,引用一种无超参数的全局优化算法,即LIPO算法,以综合时间乘以误差绝对值积分(ITAE)指标为目标函数,对调速系统比例—积分—微分(PID)参数进行优化。通过仿真实验对比调速系统在粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)和LIPO算法优化参数后的控制性能,结果表明LIPO算法能有效应用于水轮机调速系统PID参数优化,并获得较佳的优化效果。
基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器设计与研究 [J]. 宋昌江,费磊. 自动化技术与应用 . 2020(08)
遗传算法PID控制在AUV姿态调节中的应用 [J]. 王通,齐向东. 自动化技术与应用 . 2020(04)
基于协同滤波和BP神经网络的电力作业人员运动工况辨识 [J]. 徐国垒,张文斌,唐立军,周年荣. 传感器与微系统 . 2019(11)
改进细菌觅食算法在PID参数整定中的应用 [J]. 李晓含,王联国. 传感器与微系统 . 2018(08)
水轮机调节系统的Terminal滑模控制 [J]. 王斌,李正永,李飞,朱德兰. 水力发电学报 . 2015(08)
基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化 [J]. 寇攀高,周建中,何耀耀,向秀桥,李超顺. 中国电机工程学报 . 2009(26)
水轮机调节系统的参数辨识与控制策略研究 [D]. 陈志环. 华中科技大学 2017
小波网络及其在水轮机调节系统中的应用研究 [D]. 廖忠. 河海大学 2005
基于T-S模糊模型的水轮机调节系统广义预测控制研究 [D]. 刘翔. 华中科技大学 2016
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