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基于MATLAB的水輪機調節(jié)系統(tǒng)模型辨識和參數優(yōu)化

發(fā)布時間:2017-07-02 17:10

  本文關鍵詞:基于MATLAB的水輪機調節(jié)系統(tǒng)模型辨識和參數優(yōu)化,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:水輪機安全穩(wěn)定運行對于保證供電電能的質量起著極其重要的作用,負荷的變化將會直接導致水輪機調節(jié)系統(tǒng)頻率不穩(wěn)定,影響供電質量。水輪機調節(jié)系統(tǒng)基本任務就是根據負荷的變化調節(jié)水輪機轉速,調節(jié)有功功率的輸出,從而維持機組的頻率在規(guī)定的范圍以內,研究水輪機調節(jié)系統(tǒng)的運行規(guī)律,提高其控制性能,一直是水電領域里極其重要的問題。本文借助于仿真工具MATLAB研究水輪機調節(jié)系統(tǒng)被控對象的模型辨識以及水輪機調速器參數值的優(yōu)化這兩個問題。本文主要研究的第一個問題是水輪機調節(jié)系統(tǒng)被控對象的模型辨識。本文在分析和研究水輪機調節(jié)系統(tǒng)結構特點基礎之上,在MATLAB的Simulink平臺上搭建水輪機調節(jié)系統(tǒng)的被控對象的仿真模型,采用MATLAB的最小二乘法辨識工具箱辨識水輪機調節(jié)系統(tǒng)的被控對象的傳遞函數的模型。此外,為提高系統(tǒng)的控制性能,對上述辨識獲得的模型進行調速器參數優(yōu)化,通過編寫粒子群算法,以電液隨動系統(tǒng)、引水系統(tǒng)、發(fā)電機及其負荷作為被控對象進行調速器PID參數優(yōu)化,通過對比水輪機調節(jié)系統(tǒng)調速器參數優(yōu)化前后系統(tǒng)的階躍響應輸出發(fā)現,優(yōu)化后的水輪機調節(jié)系統(tǒng)的控制性能指標如超調量、調整時間以及上升時間得到了改善,水輪機調節(jié)系統(tǒng)的控制性能得到了提高。
【關鍵詞】:水輪機 最小二乘法 PID控制 粒子群算法
【學位授予單位】:南昌工程學院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TK730.41
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第1章 緒論7-12
  • 1.1 課題研究的背景及意義7-8
  • 1.2 水輪機調節(jié)系統(tǒng)的模型辨識和控制理論研究現狀8-11
  • 1.3 本文主要研究內容及章節(jié)安排11-12
  • 第2章 水輪機調節(jié)系統(tǒng)建模分析12-20
  • 2.1 水輪機調節(jié)系統(tǒng)簡介12
  • 2.2 水輪機調節(jié)系統(tǒng)建模12-19
  • 2.2.1 調速器簡介12-13
  • 2.2.2 水輪機調速器的PID調節(jié)器模型13-15
  • 2.2.3 電液隨動系統(tǒng)模型15
  • 2.2.4 水輪機及其引水系統(tǒng)建模15-17
  • 2.2.5 發(fā)電機及負荷模型17-18
  • 2.2.6 實例水電站調節(jié)系統(tǒng)建模18-19
  • 2.3 本章小結19-20
  • 第3章 水輪機調節(jié)系統(tǒng)研究對象辨識20-33
  • 3.1 水輪機調節(jié)系統(tǒng)研究對象模型辨識20-28
  • 3.1.1 辨識對象原理框圖20-21
  • 3.1.2 最小二乘法的簡介21
  • 3.1.3 最小二乘法的原理21-22
  • 3.1.4 輸入信號的選擇22-24
  • 3.1.5 6 級M序列在MATLAB中的實現24-26
  • 3.1.6 輸入輸出數據的采集26-28
  • 3.2 最小二乘法辨識水輪機調節(jié)系統(tǒng)的被控對象28-29
  • 3.3 辨識結果分析29-30
  • 3.4 辨識獲得的模型穩(wěn)定性分析30-31
  • 3.5 辨識關鍵技術和現場辨識注意事項31-32
  • 3.6 本章小結32-33
  • 第4章 水輪機調速器PID參數優(yōu)化33-48
  • 4.1 實際水輪機調節(jié)系統(tǒng)階躍信號輸出曲線33-34
  • 4.2 粒子群算法概述34-39
  • 4.2.1 粒子群算法的基本思想34-36
  • 4.2.2 粒子群算法流程36-38
  • 4.2.3 粒子群算法的特點38
  • 4.2.4 粒子群算法的研究與發(fā)展38-39
  • 4.3 粒子群算法下的PID參數優(yōu)化39-44
  • 4.3.1 粒子群算法優(yōu)化PID控制器設計過程的實現39-41
  • 4.3.2 粒子群算法程序的實現41
  • 4.3.3 適應度值的確定41-44
  • 4.4 調速器參數優(yōu)化對比44-45
  • 4.5 仿真對比實驗45-47
  • 4.6 本章小結47-48
  • 第5章 總結與展望48-50
  • 5.1 全文總結48
  • 5.2 工作展望48-50
  • 參考文獻50-53
  • 附錄53-56
  • 致謝56

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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3 唐正茂;馬士虎;解德;;基于外部存檔的并行遺傳算法在水輪機調速器參數優(yōu)化中的應用[J];中國電機工程學報;2012年28期

4 王柏竹;邢光龍;;粒子帶質量的粒子群算法[J];計算機工程與應用;2011年17期

5 張仕儉;;淺談水輪機調速器調試維護[J];科技風;2010年03期

6 任肖琳;;基于合理信息共享機制的粒子群算法[J];科技信息;2010年02期

7 李偉;陳高平;柳飛;;短周期雙速擴頻序列的設計與實現[J];電光與控制;2009年12期

8 吳琳麗;趙海娜;汪濤;梁華;;新的全局—局部最優(yōu)最小值粒子群優(yōu)化算法[J];計算機應用;2009年12期

9 孟捷;徐浩軍;葛志浩;;等效系統(tǒng)參數辨識法在飛行品質評價中的應用[J];數學的實踐與認識;2008年08期

10 劉憲林;杜曉勇;田云峰;趙海廷;;Matlab在水輪機模型辨識中的應用[J];電力自動化設備;2007年12期


  本文關鍵詞:基于MATLAB的水輪機調節(jié)系統(tǒng)模型辨識和參數優(yōu)化,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:510773

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