水压频率的递归网络灵敏度预测控制研究

提出一种对水轮发电机组水压频率进行综合调节的记忆递归网络灵敏度预测控制器．控制器由预测网络和控制网络组成，预测网络向控制网络提供控制灵敏度信号．两个网络均根据学习和控制的收敛与稳定性定理自适应学习．仿真结果表明控制器能在线实时控制具有非线性、时变、多变量特性的水轮发电机组，有效控制水压．     

基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究

针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点，利用网络分块技术，把BP网络规模控制在可以接受的范围内，并将专家系统与神经网络相结合，较好地解决了知识获取和自学习的问题。通过实例验证，该网络模型能有效地分离各种故障类型，在水轮发电机组振动故障诊断中具有一定的诊断能力。     

水轮发电机水门非线性控制器研究

建立了水轮发电机组水门调节的非线性模型。根据微分几何控制理论中的零动态设计方法，提出了水轮机水门非线性控制规律。基于ＭＣＳ－９８单片机研制成功微机水门非线性控制器，并应用于丹江口水力发电厂水轮发电机的水门控制中。     

水轮发电机组的非线性PID控制

为解决水轮发电机组的非线性、时变性和难以精确建模等问题,将一种简单且易于实现的非线性PID(NLPID)控制方法应用到水轮发电机组控制中。NLPID控制器包含的积分行为可以补偿动力系统的各种未知因素。通过构造Lyapunov函数证明了控制系统的闭环稳定性。仿真结果表明:所设计的水轮机发电机组NLPID控制律的抗干扰能力和对系统模型不确定性的适应能力均优于微分几何方法;该方法有利于提高水轮发电机组的鲁棒性和适应性。     

水力机组振动监测与信号处理

随着水轮发电机组单机容量的增大，对机组的检修、维护、运行、管理提出了更高的要求。因此，加强水轮发电机组的监测，对重要参量进行及时分析，对有关性能指标进行及时评估，对机组故障进行及时预测预报、分析原因，对于大中型水轮发电机组具有重要的意义。     

水轮发电机组多回路鲁棒调速控制研究

针对水轮发电机组调速系统模型中参数不确定的控制问题,提出水轮发电机组多回路鲁棒调速控制策略.首先考虑多种因素建立水轮发电机组调速系统单回路控制模型;在此基础之上构建包含伺服系统的第一控制回路、包含水轮机的第二控制回路和包含发电机的第三控制回路,3个回路互相嵌套,由此构建水轮发电机组多回路鲁棒调速控制系统框架;最后通过实例利用鲁棒控制理论中的混合灵敏度和μ综合两类方法分别设计此3个回路.仿真结果表明,在负荷突然增加或减少时,多回路鲁棒调速控制系统在上升时间、调整时间等多个时域指标上均优于传统PID控制单回路系统和双回路鲁棒控制系统,具有良好的抗干扰能力和控制效果.     

水轮机调速系统的混沌特征——控制器参数的影响

提出基于混沌理论和数字仿真方法研究水轮发电机组调速系统的转速控制问题，讨论了控制参数对水轮发电机组调速系统出现混沌现象的影响     

多项式方程法在水轮发电机调速器中的应用

PID控制、最少拍控制均存在对系统参数敏感的问题,对于水轮发电机组具有参数时变性和非最小相位特性这样的系统,上述2种控制都难以达到满意的控制效果,但通过对PID控制过程的数据挖掘,用MATLAB中的regress函数可得到控制器的线性解析式,这个多项式方程包含了PID控制规律,但又具有对系统参数不敏感的特点,应用于水轮...     

水电站计算机监控系统的模糊PID功率调节

水电站计算机监控系统通常为分层分布、开放式的结构体系,监控系统能够根据需要进行水轮机组的有功功率和无功功率调节,主控层的操作员工作站给定水轮机组运行的有功功率和无功功率值,网络通讯使现地控制单元(LCU)的可编程控制器(PLC)运行功率控制流程,实现机组的功率调节.水轮发电机组的功率调节主要通过控制机组的调速器系统和励磁系统来实现,提出了二维模糊比例积分微分控制(PID控制)水轮发电机组功率调节的模式,可根据功率偏差和功率偏差变化率进行PID参数的在线自整定,机组能快速、准确、稳定地达到给定的功率值,使监控系统的功率调节具有良好的控制特性和鲁棒性,有利于延长机组的使用寿命.     

大电网并列运行水电机组功率智能预测控制

综合最小二乘法和多层前馈神经网络的优点，提出一种适合于快速非线性预测的智能预测，并基于它对水轮发电机组的有功功率的预测，研究出一种简单实用的仿人智能开关控制策略，由此组成的控制系统有很好的智能性和预见性，且在目前条件下易于现场改造，把它应用于湖南某电站的机组功率调节中取得了满意的控制效果。     

基于遗传算法的水轮发电机组模糊调速器的研究

针对水轮机调节系统模糊控制存在的问题 ,结合遗传算法在水轮机组控制中的应用现状 ,提出了一种采用遗传算法在线优化模糊隶属度函数的方法。仿真结果表明 ,该方法可以自适应地跟踪控制对象的参数变化 ,有效地对模糊控制器进行在线优化 ,从而为水轮发电机组的在线智能控制提供了一条有效途径     

基于BP网络的非线性广义预测学习控制器

本文提出了一种基于ＢＰ神经网络的非线性义预测学习控制器，它由一个ＢＰ网络构成。在整个学习与控制过程中，首先根据被控对象的输出与ＢＰ的学习输出之间的误差来修改网络的权值，以逐步建立被控对象的合理的多步预报模型；然后，根据网络的多步预报输出序列与设定值序列的偏差修改控制律。     

基于人工神经网络基础上的汽轮发电机组励磁与转速控制

在对汽轮发电机组过渡过程和人工神经网络理论分析研究的基础上，把人工神经网络引入到对发电机组励磁与转速系统的控制中，根据分工合作、协调控制的原则提出了由两个三层ＢＰ网络为核心的ＡＮＮ综合控制器．该控制器能识别运行状态的变化，在故障时自动启动快关汽门装置，达到对机组的综合协调控制．最后给出了该控制器对单机－无穷大系统的数字仿真结果     

水轮发电机组H∞状态反馈综合最优控制系统

根据实际工程应用的特点，改进了Ｈ_∞状态反馈控制的算法，并给出了一种选择Ｈ_∞权矩阵的方法；以此为基础设计及研究了一种能综合控制水轮发电机组的励磁和导叶开度，集励磁调节器、调速器功能于一体的综合控制系统．结果表明，该控制器在基本不影响系统响应性能的情况下，能明显地改善系统的鲁棒性．     

大电网并列运行水电机组功率智能预测控制

综合最小二乘法和多层前馈神经网络的优点，提出一种适合于快速非线性预测的智能预测器；并基于它对水轮发电机组有功功率的预测，研究出一种简单实用的仿人智能开关控制策略．由此组成的控制系统有很好的智能性和预见性，且在目前条件下易于现场改造．把它应用于湖南某电站的机组功率调节中取得了满意的控制效果     

PLC对水电站水机的控制研究

改革开放以来,我国的水电事业得到了迅速的发展。水电站的发展也是迅速的,但是在水机的自动控制方面,我国的发展速度还是较为缓慢。本文讲述了可编程控制器,PLC的高性能,以及提出了将PLC与水电站的自动化技术相结合,并通过小型水电站低压水轮发电机组的PLC控制,展示了PLC对于水电站自动化控制的重要性。     

基于广义预测控制的对角递归神经网络控制

提出一种基于广义预测控制的对角递归神经网络控制器，并给出该神经网络控制器和辨识器的学习率范围。仿真实验表明，所采用的神经网控制结构适合于带纯时延的未知的非线性被控对象的广义预测控制，同时能有效地改善神经网学习的收敛性。     

基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器

提出了一种使用神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器。这一控制方法是基于两个神经元网络,一个用于动态过程的建模,另一方面用于获取控制信号。控制器的优化目标基于过程输出的向前多步预测。两个网络在线学习均采用了非线性最小二乘法。     

浅谈水轮发电机组保护的配置与特点

水轮发电机组是水电厂中最重要的动力设备,也是最贵重的电气元件,为了确保水轮发电机组安全、稳定、高效运行和保证电力系统的正常工作及电能质量,根据水轮发电机组的不同容量和在电力系统中所起的不同作用,就需对水轮发电机组配置相应不同的保护。本文就水轮机方面的机械保护和发电机方面的电气保护入手,谈论了水轮发电机组保护的配置与特点,但无论怎样配置,都必须最终确保所配保护经济合理、动作可靠且故障时水轮发电机组遭受损害最小。     

基于RBF神经网络算法的水轮发电机组轴系响应计算

水轮发电机组轴系是具有局部非线性多自由度的转子系统。本文通过对基于免疫原理的RBF神经网络在线学习算法的改进,利用网络的非线性逼近能力,对水轮机组轴系中非线性性最强的轴承油膜力进行了计算。并将成果运用到整个水轮发电机组轴系响应计算。