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水利工程论文-模糊聚类在水轮发电机模糊神经励磁控制器设计中的应用.doc

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水利工程论文-模糊聚类在水轮发电机模糊神经励磁控制器设计中的应用.doc

水利工程论文-模糊聚类在水轮发电机模糊神经励磁控制器设计中的应用摘要:本文提出了一种利用模型C均值聚类技术对模糊神经励磁控制器的初始参数和结构进行辨识的建模方法。结合水轮发电机励磁系统,本文首先利用模糊聚类方法对PID励磁调节器样本数据进行聚类分析,得出模糊神经励磁控制器的模糊划分和模糊规则,然后根据模糊划分和模糊规则建立模糊励磁调节器的初始模型,再通过参数在线辨识得到最终的调节器模型,最后得用数字仿真,对得到的调节器模型进行了系统阶跃响应分析,并与PID调节器进行了控制性能比较,从而验证了该方法的有效性。关键词:模糊C均值聚类模糊神经控制水轮发电机励磁系统传统的励磁控制器普遍采用PID+PSS的控制策略,已呈现出一些不足之处,因而许多电力系统工程技术人员和专家都在寻求新的励磁控制方法。尤其是近年来随着模糊控制技术和神经网络控制技术的飞速发展,不少学者开始研究将这两种控制理论相结合,探索其在电力系统控制中的应用。与模糊控制系统相比,模糊神经网络虽然可以利用样本数据和网络学习能力克服由于有限的专家经验而导致的模糊规则不完备,但同样面临模糊规则获取困难的问题。本文探讨将模糊C均值聚类方法(FCM)用于水轮发电机模糊神经励磁控制器的设计中,以解决模糊输入空间划分和初始模糊规则获取的问题。1模糊C均值聚类模糊C均值聚类(FCM)[1,2]与有名的K均值聚类不同之处在于,它用隶属度来表示每个数据点属于某个聚类的程度。FCM把n个向量xi(i=1,2,…,n)c个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的目标函数达到最小。设目标函数为:(1)其中(2)uij∈[0,1],表示第j个数据点隶属于第i个聚类中心的程度;ci为模糊组i的聚类中心,dij=||ci-xj||为第i个聚类中心与第j个数据点间的欧几里德距离;m∈[1,∞)是一个加权指数。构造拉格朗日乘子,建立新的目标函数如下:(3)对所有输入参量求导,使原目标函数达到最小的必要条件为:(4)(5)FCM(1)随机初始化c个数据聚类中心。(2)用式(5)计算U阵。(3)用式(4)计算c个新的聚类中心ci,i=1,…,c。(4)根据式(1)计算目标函数,若小于某个确定的阈值,或相对上次目标函数改变量小于某个阈值,则算法停止,否则,返回步骤二。2模糊神经网络模糊神经网络综合利用了模糊系统的规则可解释性和神经网络自适应学习的特

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