（系统工程专业论文）水轮机调速系统的模糊神经网络控制.pdf

华北电力大学硕士学位论文 摘要 水轮机调速系统是一个集水力、机械、电气为一体的，具有非最小相位、非线 性、时变特性的复杂控制系统，难以建立精确的数学模型。针对水轮机调速系统的 特性，本文基于模糊控制和神经网络控制的理论，设计了一种模糊神经网络控器， 利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理， 通过神经网络的学习来优化模糊控制的隶 属度函数以及模糊规则。 针对模糊控制存在稳态误差的问题， 提出了一种f n n c - p i d 复合控制器，仿真结果表明， 这种控制方案可以消除稳态误差，并使系统具有良好 的动态性能和鲁棒性，其控制效果优于常规的p i d控制。 关键词:水轮机，调速器，模糊神经网络，复合控制 abs tract h y d r a u l i c t u r b i n e r e g u l a t i n g s y s t e m i s a c o m p l e x n o n l i n e a r c o n t r o l s y s t e m , w h i c h h a s n o n - m i n i m u m- p h a s e c h a r a c t e r i s t i c a n d t i m e v a ryi n g p a r a m e t e r s . h y d r o d y n a m i c s a n d m e c h a n o - e l e c t r i c d y n a m i c s a r e a l l i n v o l v e d i n s u c h a n o n l i n e a r 勿n a m i c s y s t e m , w h o s e a c c u r a t e m a t h e m a t i c a l m o d e l i s d i f f i c u l t t o b e e s t a b i i s h e d .t o t h e q u e s t i o n o f t h e h y d r a u l i c t u r b i n e r e g u l a t i n g s y s t e m ,t h i s p a p e r d i s c u s s e s f u z z y n e u r a l n e t w o r k c o n t r o l ( f n n c ) b a s e d o n t h e c h a r a c t e r o f f u z z y l o g i c a n d n e u r a l n e t w o r k t h e o ry . f n n c u s e s n e u r a l n e t w o r k s t r u c t u r e t o a c h i e v e f u z z y l o g i c r e a s o n i n g a n d u s e s th e s t u d y a b i l i t y o f n e u r a l n e t w o r k t o o p t im i z e m e m b e r s h ip f u n c t i o n a n d l o g i c a l e x p e r i e n c e ru l e s .f o r t h e e x is t i n g s t a t i c e r ro r i n f u z z y c o n t r o l , a f n n c - p i d c o m p o s i t e c o n t ro ll e r i s d e s i g n e d . a g r e a t d e a l o f s i m u la t i o n w o r k h a s b e e n d o n e a n d th e r e s u l t i l l u s t r a t e s t h a t t h i s f n n c - p i d c o m p o s i t e c o n t r o l l e r i s v e ry e ff e c t i v e f o r e l i m i n a t i n g s t a t i c e r r o r a n d i m p r o v i n g 勿n a m i c q u a l i t y a n d r o b u s t n e s s c o mp a r e d w i t h t h e c o n v e r a t i o n a l p i d c o n t r o l l e r . l i y a n ( s y s t e m e n g i n e e r i n g ) d i r e c t e d 妙 a s s o c i a t e p r o f . s u n d i a n p i n g k e y wo r d s : 勿d r a u l i c t u r b i n e , t u r b i n e g o v e r n o r , f u z z y n e u r a l n e t w o r k c o n t r o l , c o mp o s i t e c o n t r o l 匕口口 沂4卜 月 本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文 水轮机调速系统的模糊神经网络控 制 ，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间， 在导师指导下进行的 研究工作和取得 的研究成果。 据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外， 论文中不包含其他人 已 经发表或撰写过的 研究成果， 也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或 证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了 明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名 期o 弄 y 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、 使用学位论文的规定， 即: 学校有权保管、 并向 有关部门 送交学位论文的原件与复印件: 学校可以 采用影印、 缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文; 学校可允许学位论文被查阅或借阅; 学校可以学术交流为 目 的 ， 复制赠送和交换学位论文; 同意学校可以 用不同方式在不同媒体上发表、 传播学 位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定 ) 作 者 -2 z : 日期 ， 0 之户 导师签名: 担 丰 日期:e 7 . 3 . z 9 华北电力大学硕士学位论文 第一章 引言 飞 . 1 选题背景 水轮发电 机组能 够把水能变换成电能【 i -a 7 并将其送入电网供用户使用。 用户除要 求供电安全可靠外，对电网电能质量也有十分严格的要求。按照我国电力部门的规 定:电网的额定频率为 5 0 h z ，大电网的允许频率偏差为土0 . 2 h z ;电压应该保持在 额定电压的f 7 %的范围内。 对我国的中小电网来说， 系统的负荷波动有时会达到其 总容量的 5 % -1 0 ，而且，即使是大的电力系统，其负荷波动往往也会达到其总 容量的2 %-3 %。电力系统负荷的不断变化必然导致系统频率与电压的不断变化。 电力系统的电压和频率的稳定分别取决于系统内有功功率与无功功率的平衡。然 而，电力系统的负荷是不断变化的，而且是不可预见的。因此，水轮发电机组控制 的基本任务就是根据负荷的变化不断调节水轮发电机组的有功和无功功率输出，并 维持机组频率与机端电压在规定的范围内。在水轮发电机组控制中，机组转速与机 端电压的调节相对独立，且相互影响较小，因此可以对频率和电压分别控制。在水 电厂中，分别由水轮机调速器和发电机励磁调速器来完成控制作用。本文研究的是 水轮机调速器部分。水轮机调速系统的主要任务就是通过不断调整水轮发电机组有 功功率的输出，并维持机组频率在规定的范围内以满足水轮发电机组正常发电及电 力系统安全运行的需要。 水轮机调速器是水电站水轮发电机组的重要辅助设备，只有当水轮机调速器相 应的调节水轮机导水机构的开度和水轮机桨叶的角度，使水轮机转矩和负荷力矩平 衡，才能使机组在一个允许的稳定频率下运行。 水轮机调速系统是一个自 动调速系统，它除具有一般闭环控制系统的固有特征 外，还有自身特点: ( 1 ) 水轮机调速系统存在着水流惯性时间常数 t . 1 - 有压引水管道的水流惯性使 得水轮机调速系统基于平衡点的近似线性化模型成为一个非最小相位系统，对系统 的动态稳定和响应特性会带来不利的影响。 ( 2 ) 水轮发电机组存在机械惯性时间常数 t. ，水轮发电机组的机械惯性在水轮 机调速系统中引入了一个大时间常数的惯性环节。 ( 3 ) 液压伺服系统的主接力器存在反应时间常数 t , ，它不可能为零，因此 t ， 对 水轮机调速系统稳定性的影响不能被忽略。 ( 4 ) 水轮机调速系统是一个复杂的非线性控制系统，如水轮机类型的多样性， 华北电力大学硕士学位论文 水轮机特性的时变、非线性特性以及水轮发电机组运行工况的复杂性。 随着近年来电力系统的发展，尤其是一些大型和超大型水电站的建设和发展， 和电站综合自动化程度的提高，要求水轮机调速系统具有越来越多的自动操作和自 动控制功能。因此研究水轮机调速系统，寻找理想的控制方式，具有非常重要的意 义。 1 . 2 水轮机调速器概述 水轮机调速系统是一个典型的高阶、时变、非最小相位、参数随工况点改变而 变化的非线性系统。水轮机调速器在水电厂中的应用己有很长的历史了。早期的水 轮机调速器是利用测速元件直接操作水轮机执行机构的直接作用式小型调速器。随 着技术的发展，1 9世纪末出现了用液压元件进行功率放大的液压调速器。2 0世纪 3 0 年代，已有了技术相当完善的机械液压型调速器。随着电子及液压技术的发展， 2 0 世纪 4 0 年代出现了电气液压型调速器。初期的电气液压调速器仅以电气环节普 代一些机械环节。随着电子调速器的出现，电液调速器才有了独立模式，构成调速 器的各个环节均得到了改善和发展。在采用的元器件方面，经历了从电子管、晶体 管到集成电路的发展阶段;在调节规律方面，从p i 调节规律发展到p i d 调节。 随着计算机技术的发展，计算机在水电厂中的应用越来越广。2 0 世纪 8 0 年代 以来，世界上先进国家相继开始研究微机调速器，目前己经有大量的微机调速器在 各水电厂中应用。在调节规律方面，从常规定参数 p i d 调节、有级变参数 p i d ，发 展到连续变参数适应式 p i d 、自适应控制、变结构时变参数自完善控制、模型参考 多变量最优控制、预测控制、基因控制和人工神经网络控制等新型控制规律。微机 调速器与机械液压调速器和模拟式电液调速器相比，具有以下优点: ( 1 ) 便于采用先进的控制技术:例如可以实现前馈控制、预测控制、自适应控 、模糊控制和神经网络控制等，从而可以保证水轮机调速系统具有良 好的调节特 制性 ( 2 ) 实现功能方便灵活:不需要增加或改动太多硬件，甚至不需要变动硬件就 可以实现新增加的功能。 ( 3 ) 硬件集成度高，体积小，可靠性高，便于维护. ( 4 ) 便于和监控系统连接，实现全厂的综合控制，可提高工厂运行的自 动化水 平，满足无人值班、少人值守的现代化工厂要求。 华北电力大学硕士学位论文 1 . 3 微机调速器国内外发展现状 2 0世纪 8 0 年代，世界上发达国家的著名水轮机调速器公司相继研究和开发水 轮发电机组的微机调速器。日本日立公司研制的微机调速器样机于2 0 世纪8 0 年代 初期就应用于抽水蓄能机组。目前该公司的产品已在 3 0 8 k w 机组上投入运行。瑞典 a b b 公司、 法国n e y r p i c 公司、德国西门子公司、 美国w o o d w a r d公司都相继开发了 可用于水轮发电机组的微机调速器。 我国调速器行业从事微机调速器的研制与国外大体同步。 华中科技大学于1 9 8 1 年底开始研究微机调速器，并与天津水电设备控制厂协作于 1 9 8 4 年 1 1 月研制成功 我国第一台微机调速器。它采用的是适应式变参数p i d 调节规律，并设有实时监控 软件， 可实现机旁实时监控和远程控制。 该调速器己在湖南欧阳海水电站投入运行。 1 9 9 0 年，电力部南京自 动化研究所推出的双微机调速器s j - 7 2 1 a 获得 1 9 9 2 年度部 级科技进步应用成果一等奖， 并于1 9 9 3 年被国家科委评为国家级重点新产品。 1 9 9 3 年能达公司与华中科技大学联合推出h p c - 8 0 1 可编程微机调速器，它选用高可靠工 业可编程控制器， 实现了频率调节、 开度调节和功率调节等多调节模式的控制策略。 国内还有一些单位从事水轮机调速器的研制工作，包括河海大学、西安理工大学、 武汉大学、浙江大学、哈尔滨电机厂以及东方电机厂等单位，他们都分别取得了一 定的成果。 1 . 4 智能控制在水轮机调速系统中的发展现状 目前，国内水电厂的运行和管理已逐步走向无人值班、少人值守的道路，提出 高鲁棒性、智能化的水轮机调节策略迫在眉睫。随着计算机技术、微电子技术、现 代控制理论和智能控制理论、软计算技术的发展，为智能化的调速策略变得可行。 智能控制是控制理论发展的高级阶段，要用来解决那些用传统方法难以解决的 复杂系统的控制问题，其主要内容包括:专家控制、模糊控制、神经网络控制等。 在专家控制应用方面，文献1.1 提出的面向对象的水电厂智能故障诊断系统 ( o i f d s ) ，采用面向对象的层次模块化故障诊断方法，将水电机组的故障按其工作 原理、结构及故障机理分析划分，将整个对象的诊断问题划分为不同层次、不同规 模的子诊断对象，并逐层逐块地深入诊断，提高了水电机组故障诊断的准确性和可 靠性。但由于专家控制存在控制的实时性和机器学习两个主要问题，因而目前专家 控制还不能直接用于水轮发电机组的实时控制中. 从水电机组的特点来看，采用模糊控制被认为是一种有效的解决方法。模糊控 制由于不需要了解对象精确的数学模型，对于处理非线性时变参数系统的控制问题 华北电力大学硕士学位论文 具有良 好的控制效果. 文献 ， 在对水轮机调节对象模型特性做出分析的基础上对采 用模糊控制规则和算法进行了研究，通过计算机仿真证明了模糊控制与其它经典控 制相比较，系统有较快的收敛性和强的鲁棒性，虽然在模糊控制的基础上考虑了引 入积分控制作用，但仍难克服稳态偏差。文献( 6 1 讨论了水轮机调速系统采用模糊控 制时在编制模糊控制表中的非线性特性对系统动态响应的影响，文章在快速傅里叶 变换的基础上，应用描述函数法对问题进行了研究，指出了系统出现持续振荡( 极 限 环) 的可能性。 文献17 1 在文献6 1 的基础上提出f u z z y - p i d 复合控制的 对策，结果表 明，此种控制方式可以集中模糊控制和p i d 控制的优点，从而使水轮机调速系统具 有更优良 的动态品质. 在模糊控制应用方面国内的研究成果较多【6 1 模糊控制本身具有一定的鲁棒性，但仍然难以适应大范围调节的要求，需要对 控制规律和参数进行不断调整。同时，与常规控制理论相比，模糊控制技术还不完 善，主要问题是如何提高模糊控制的控制品质( 如稳态误差和超调等) ，以及如何提 高学习能力。 在神经网 络控制应用上，文献16 1 以水轮机调速系统为研究对象， 对自 适应神经 元智能控制器进行了实验研究，结果表明神经网络控制可直接应用于工程实际.文 献c io 证明了 神经网络动态模型可以 作为水电机组的 辨识模型， 研究结果表明神经网 络具有良 好的映射性能及较强的 容错性。文献( i t 针对多层前向神经网络，运用递推 预报误差( r p e ) 算法对水轮发电机组进行了非线性建模研究。文献( 12 1 应用神经网 络 的学习、映射和综合能力来研究水电机组的优化与自 适应控制问题，较好地解决了 稳定性较差的贯流式水轮发电机组的调节问题。 总之，目前水轮发电机组神经网络控制的研究，主要是利用神经网络表达非线 性系统的能力和自 适应学习的功能来解决系统的控制问题u 6 1 。实践证明，神经网络 控制系统对非线性系统具有较好的控制性能。目 前，国内已有部分水电控制专家正 着手开发既能有效处理模糊知识又能有效学习的 模糊与神经网络集成技术。 文献1 14 提出了一种智能模糊控制系统，它充分利用水轮机调速器的现有硬件资源，在进行 智能模糊实时控制的同时，以神经网络完成对水轮机调速系统的模拟和学习，解决 了以 往控制学习时由于模型未知而无法求反向传播误差的问 题，为水力发电过程智 能控制提供新的解决途径。 遗传算法( g a ) 在水电 机组控制领域中 应用也取得了一些成果。 文献 1 6 1 研究了 将 遗传算法作为调节参数空间寻优的方法，用于水轮机的优化控制。通过模拟及数字 仿真表明， g a 方法应用于实际水电厂是可行的， 并且它具有对电厂噪声以及电网事 故较强的抗干扰能力。文献 16 1 研究了应用基于 g a的自 适应技术对水轮发电机组的 识别方法，结果表明，不论是在线或是单机运行且对控制要求严格的电厂，在各种 华北电力大学硕士学位论文 频率偏差条件下，应用 g a方法均能有效地跟随电厂参数的变化对水轮发电机系统 进行识别。 文献【1 7 基于神经网络基本原理，建立了用于水电机组智能化控制的神经网络专 家系统基本框架，讨论了在机组智能化控制实现过程中的知识表示、获取、推理的 神经网络方法及由多组专家知识组成合成专家系统的扩展知识库的方法。较好地解 决了 传统专家系统在知识处理中存在的不足，使研制的智能化控制系统具有较高的 容错性、鲁棒性、实时性和自 适应性。又将专家系统与神经网络两者合理地结合起 来，用于水电机组的智能化控制，为智能控制得以实现提供了保证。 从上述的发展现状可以看出，无论单独采用哪一种智能控制，都有其优点和缺 点 19 ) ， 尤其是它们的缺点严重影响了 它们在水轮发电 机组中的应用. 模糊控制的长 处在于两点:一是知识的表达自 然容易，能够处理不确定信息，能够用模糊性的自 然语言来表示知识，并且很容易地利用专家经验:二是可用简单的运算来实现知识 的模糊推理。但模糊控制的学习能力很差，在知识获取方面十分软弱。神经网络的 优点主要有两点:一是具有自学习和自 适应能力;二是具有并行处理能力和较强的 容错能力。但神经网络在对知识的表达和对学习得到的规则的解释方面存在着明显 的不足。另外，它的学习速度在很多时候也很难令人满意。如上所述，模糊控制和 神经网络在很多方面具有关联性和互补性。而且，理论已经证明:模糊逻辑系统能 以任意精度逼进一个非线性函数，神经网络具有映射能力，这说明二者之间有密切 的联系。所以，将模糊控制与神经网络结合起来可以取长补短。可以说，模糊神经 网络吸收了生物控制论的精华，对信息存储与处理是分布式和并行式的。在这种方 式下，各种神经元在信息共享的基础上各部分信息相互支持、相互补充，各自 独立 地从与其输入端相连接的其它神经元集输入，并计算其输出，再将其传递给上一层 ( 或其它)的神经元，作为它的一个输入，或作为整个模型的输出，从而赋予模型 较强的容错抗错性能和联想能力，使它不会因部分神经元的损坏而严重影响其总体 性能，也不会因为输入信号受到一定程度噪声污染而严重歪曲，所以，模糊神经网 络控制具有鲁棒性。随着我国水电事业的蓬勃发展，水能资源的充分利用，对调速 器的鲁棒性要求越来越高，为此，本文采用模糊神经网络对水轮机调速系统进行控 制。 1 . 5 本文的主要工作 本文在总结前人的研究成果的基础上，根据电力系统的要求和电站不断提高自 动化水平的要求，并结合目前控制理论的发展现状，主要进行了下面的工作: ( 1 ) 综合总结了水轮机调速器的发展以及水轮机调速系统控制策略的研究现 华北电力大学硕士学位论文 状，讨论了国内外对水轮机调速器的研究成果，明确了控制理论的发展方向，以及 在水轮机调速系统中采用模糊控制、神经网络控制等智能控制策略的意义。 ( 2 ) 在深入了解水轮机的结构及工作原理后，对水轮机调速系统的结构，原理 和数学模型进行了分析，介绍了水轮机调速系统的简化线性模型。 ( 3 ) 介绍了模糊控制和神经网络控制的一些基本理论知识，给出了模糊控制和 神经网络控制的模型和算法;分析了模糊控制以及神经网络的优缺点，对将二者结 合的可能性以及结合意义进行了阐述。 ( 4 ) 模糊神经网络控制器的研究。介绍了模糊神经网络的基本理论知识，研究 了模糊逻辑和神经网络的结合，给出了模糊神经网络控制器的结构以及学习算法。 ( 5 ) 模糊神经网络在水轮机调速系统中的应用研究。针对水轮机调速系统的特 性，对普通模糊神经网络进行了改进，采用一种 p n n c - p i d复合控制器对系统进行 控制，从而消除稳态误差。通过仿真实验表明，这种控制方法可以使系统具备良好 的动态特性和鲁棒性。 本文所涉及到的仿真实验全部在 m a t l a b 仿真平台上进行设计和仿真。 华北电力大学硕士学位论文 第二章 水轮机调速系统模块分析 2 . 1 水轮机调速系统各个模块组成 水轮机调速系统由两大部分组成:被控对象和调速系统。被控对象包括水轮机 及其引水系统( 水轮机组段) 、发电机以及电网( 发电机组段) 。调速系统主要包括调 速器和电液随动系统。水轮机调速系统的组成如图 2 - 1 所示: 负荷扰动 输 入+ 输出 调速器 电液随 动系统 引水系统 和水轮机 发电机 和负荷 图2 - 1水轮机调速系统的组成 2 . 2电液随动系统模块分析 电液随动系统是水轮机调速器的执行机构。由于推动水轮机导水机构需要很大 的作用力，所以执行机构一般采用液压装置。电液随动系统是一个非恒值自 动调速 系统，它的给定信号不是恒值而是变量，其变化规律是未知的，其任务就是使输出 y跟踪数字调速器的控制输出 u ，使指令信号迅速准确无误的加以功率放大以控制 水轮机的导水机构。在调速器中，液压放大装置起到放大信号幅值和功率的作用。 电液随动系统是一个典型的一阶惯性环节，其传递函数为: g ( s ) = 兀 s + l ( 2 - 1 ) 其中，t ， 为接力器反应时间常数。 2 . 3 压力引水系统模块分析 水电站的引水系统包括压力引水系统、水轮机过水管道、涡壳、尾水管道等。 在水轮机调节过程中，当导叶开度发生变化时，水流流量发生变化，而流量的变化 将产生引水系统水击，水击将引起流量的进一步变化，因此引水系统对水轮机调节 特性的影响是不容忽视的。实际的水电站压力引水系统如图2 - 2 所示: 华北电力大学硕士学位论文 图2 - 2 水电站压力引水系统 在小波动范围内，水体及管道基本上可以认为是刚性的。可以用刚性水击理论 来描述压力引水系统的动态特性。由水力学可知，刚性水击时压力变化为: l d q g汤洲 d t : 万水头变化( m ) ; ( 2 - 2 ) 叮中 式 引水管道长度( m ) ; 流速( s 加) : a 管道横截面积( m ) ; q 流 量 ( m / s ) ; 、l _ a h、。 . ，。、，_ _ a q二.，、，二; ， n八。 ，. -z rs=-二 一/ j , j % 二 权7 7 y 7s t pn j-i hs 叮二气 二 一刀 1 1 1 4 舀 . m - t m阅 u3 r 3 r 甲 月r、 兄卜 刃 刀 u / 7 月，蟒 额定水头和额定流量。得出 二 _ 甲匆 rs = 一jo . d t ( 2 - 3 ) 用拉氏变化得到刚性水锤压力引水系统传递函数为: ( 2 - 4 ) 塑v(s)lq. g y ( s ) = - t s 式中:t= g h, a 水流惯性时间常数 ( s ) ; 其物理意义为:压力引水系统中的水流在不变水头h , 的作用下，若不考虑管道 华北电力大学硕士学位论文 内水力损失，流量从0 增大到q , 所需的时间。 它是表征引水系统中水流惯性的重要 参数，在其他条件相同时，t , 的值越大，水锤压力的值也越大，对调节过程的影响 也越大。 水轮机惯性时间常数t . 是影响水轮机调节运行工况的主要参数， t . 越大，对系 统的劣化作用越明显，因此具有较大t ， 的水轮机调速系统稳定性和动态品质较差. 从t . 的表达式可见，在有压过水系统很长和水头很低时， t ， 就比较大，这样的机组 对调速器的要求较高，调速系统的动态特性亦较差。 刚性水锤压力引水系统模型如下图 1 9 2 0 , 图2 - 3压力引水系统模型 2 . 4 水轮机系统模块分析 水轮机具有复杂的非线性、时变特性，常用水轮机转矩m流量q t 、水头h , 机组转速n 、 输出频率 ( 转速) x 及导叶开度y( 近似用接力器位移表示) 等表示其 动态 特性。 将h , x , y 作为自 变量， m t , q : 作为因变量得到水轮机动态特性函数表 达式: m , = m , ( y , x , h ) 9 1 = 9 t ( y , x , h ) ( 2 - 5 ) 计算小瞬变工况时，所有动态参数在稳定工况点附近只有很小的变化，水轮机 的动态表达式可用上式在稳定工况点用泰勒级数展开，取第一项并用增量式表示 得: a 诚 .a 佩 .a . 口 . 一凸v+=乙军+= an 8 y a x a h 4a y + ， 十 ay , e h 仍户口 生口 月 ( 2 - 6 ) -一 娜匆 若令: 一 am ,= a h 一 轮 机 转 矩 偏 差 相 对 值 对 水 头 偏 差 相 对 值 的 传 递 系 数 二 a m ,ax 轮 机 转 矩 偏 差 相 对 值 对 转 速 偏 差 相 对 值 的 传 递 系 数 华北电力大学硕士学位论文 ey = 警 - * t 机 ” 矩 偏 差 ” ” 值 ” 接 “ 器 行 n o ” 相 对 t m m 、 _ 吾 一 “ 量 偏 ” “ ” 值 对 接 “ 器 行 程 “ 差 相 al f fa m * 4 a 数 : 可 以得出 = e a x + e y a y + e h 从 = e ,. a x + e . a y + e q ,从 ( 2 - 7 ) 经拉氏变换得到水轮机传递函数为: e x ( s ) + e y y ( s ) + e h h ( s ) e x ( s ) + e ,y ( s ) + e q h h ( s ) ( 2 - 8 ) 水轮机系统模型如图2 - 4 c = 1 2 o 7 2 1 ) o 图2 - 4水轮机系统模型 对于水轮机系统模型还应该注意以下几点: ( 1 ) 水轮机的上述几个传递系数都是水轮机的静态特性系数，若将其用于动态 分析计算，肯定会导致误差。因此，它只适用于水轮机调速系统低频段的分析。 1 0 华北电力大学硕士学位论文 ( 2 ) 水轮机的上述几个传递系数是在小波动的假定条件下求得的，而且在不同 的稳定工作点，这些系数都有不同的数值。因此在使用这些系数时一定要注意它们 的稳定工作点，并且不能用来研究大波动的动态过程【” 。 ( 3 ) 理想水轮机的传递系数:e , - 1 , e , = 1 . 5 q , e , = 1 , e= 0 . 5 q , e , . = 0 , e : 与发电 机及其负载的e 。 归到发电机的数学模型中。 如果令相对流量q = 1 . 0 的情况时， 可以 得到e , = 1 . 5 , e , h = 0 . 5 em m e 因此综合考虑引水系统和水轮机模块可以得到如图2 - 5 所示的结构框图: 十 _八 叹 一 兀， 图2 - 5引水系统和水轮机模块结构框图 于是引水系统和水轮机模块的传递函数为: ， ， 一 、 _ 一 ( e ,e , - e y e h ) t s 、 万 。 气 。夕 林 l + e , ,i 声 ( 2 - 9 ) 2 . 5 发电机系统模块分析 水轮机发电机运行时，在小瞬变工况下，机组运动方程式为: = 从 一 mg ( 2 - 1 0 ) 式中: j 机组转动部分的惯性矩 ( k g 扩 ) ; 口 = u r nw = - 机组转 动角 速度( r a d / s ) ; 3 0 n 机组转动速度 ( r / m i n ) ; m， 水轮机转矩 ( n ， m ) ; m g 发电机负荷阻力矩( 负载转矩)( n m ) ; 1 1 华北电力大学硕士学位论文 由 于 稳 定 状 态 下 ， m 8 o = m ro = m , ， 且 叽= m 8 o + a m , . m , = m ,o + a m , 。 取 偏 差相对值，令:m 8 = _ ， _， _一 ， “. ， _ . 八材口、 :， 胡 . ， . 为 v l 组 贝 何 阻 刀 犯 倔 左 相 坷 沮 ， m, =代二-刀 不 午 匕 心l t o口 m， 主动力矩偏差相对值 d a cv j w , 一 w , = a m , m, 沙m, a m . m, ( 2 - 1 1 ) 以偏差相对值表示的机组运动方程式: _ d x t . 言 = m , 一 m 8 其中: ( 2 - 1 2 ) _d w_ 1 -= m， g d 2 n 2 3 5 凡 频 率 等 于i 时 整 个 系 统 的 有 功 负 荷 ( k w ) ; e 8 表 征 了 其自 调 节 作 用的 强 弱 当 转 速 升 高 时 ， 输出 频 率 增加， 电 力 系 统 负 荷 力矩增加，同时，由于调节作用的滞后，水轮机的输出水力矩减小，使作用于水轮 机的合力矩阻止机组转速升高，达到平衡，反之亦然。 根 据 在 实 际 电 网 中 的 经 验， e 8 = 0 .8 - 1 一 于 是 式( 2 - 1 4 ) 可以 简 化 为 : m g = m 9 0 + 8 x ( 2 - 1 6 ) 于是发电机负荷动态方程为: _ d x 1 . 万+ 气 x = m , 一 、 ， ( 2 - 1 7 ) 在 实 际 工 程应 用中 ， 由 于e 4. 非 常 小， 在 理 论 上 分 析时 可以 忽 略 不 计 将 s 并 入 发 电 机中 考 虑， 再 令 = e , - e . ， 为 水 轮 发电 机 综 合自 调 节 系 数. 其传递函数为: g f ( s ) = 一 一x ( s )= 2一 m , ( s ) 一 - g o ( s ) t . s + e ( 2 - 1 8 ) 机组运行时发电机及负荷模型如图2 一 6tlt 川 .2 - 6 ( 2 1 ( 2 4 1 图2 - 6 发电机及负荷模型 2 . 6 水轮机调速系统的数学模型 在稳定工况点附近，可以得到水轮机调速系统的线性化数学模型如图2 - 7 : 华北电力大学硕士学位论文 调速器 + n it(s ) 厂 一 万门 a s ) 一 t ,a + t! 电液随动系统 卜c o 兀 ， 水轮机及引水系统 t a 十 口 斌 幻发电 机 图2 - 7水轮机调速系统线性化数学模型 本章以实际的水电站机组为研究对象，详细推导并建立了水轮机调速系统的数 学模型，从而得到以下结论: ( 1 ) 水轮机调速系统是一个集机、电、液压于一体的综合系统，具有较大的非 线性和时变性特性，但经过实践证明，在稳定工况附近的小波动范围内，可以将其 分段线性化，建立系统线性化模型，按线性理论 进行分析p 6 ( ) 实际的电液随动系统存在着一些非线性环节，例如主配压阀的死区、接力 器行程限幅等，这些非线性环节在机组处于大扰动状态，例如甩满负荷时，是必须 考虑的。由于本文研究的是小波动情况下的水轮机调速系统，因此不予考虑。 ( 3 在 实 际 生 产 中 ， 水 轮 机 模 型 参 数 中 的 e . , e , ， 相对 很 小 ， 在 作 近 似 研 究 时 可 忽略不计，从而简化水轮机模型2 6 1 w ( 4 ) 水轮机调速系统的动态过程可分为小波动和大波动两类，小波动是指水轮 机调速系统受到微小的干扰( 负荷或指令扰动) ，系统中各参数的变化都较小，可以 认为是在所讨论工况点附近作微小变化，这就可以将调速系统各环节加以线性化， 即可用线性微分方程式来描述各环节及整个系统的动态特性;而大波动是指调速系 统受到幅度较大的千扰( 负荷变化) ，系统参数变化剧烈，整个系统己超出了线性范 围，因此不能作线性处理，即系统不能按线性系统对待。本文只研究小波动情况下 的水轮机调速系统，故采用线性化的数学模型。 华北电力大学硕士学位论文 第三章 模糊控制和神经网络原理 3 . 1 模糊控制原理和设计方法 模糊控制是以模糊论集、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机控 制，从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。它先将操作人员 或专家的经验制定成模糊控制规则，然后把来自 传感器的信号模糊化，并用此模糊 输入去适配控制规则，完成模糊逻辑推理，最后将模糊输出量进行解模糊化，变为 模拟量或数字量， 加到执行器上。 模糊控制是一种基于人的经验的非线性控制方式， 其特点是具有较好的动态特性和较强的鲁棒性，对于无法提出数学方程但却有丰富 手控经验的被控对象，模糊控制可以发挥奇特的优势。 3 . 1 . 1 模糊控制基本理论 31 . ， ， 1 模糊数学签础 1 . 模糊集合:给定论 域u ， 对于任意x c u 都指定了 隶属函数iu a ( x ) 的一 个值， 将序偶集 a = ,u a ( x ) ix v x c u , p a ( x ) c 0 , 1 4( 3 - 1 ) 定义为论域u 上的一个模糊子集，简称为模糊集合。 2 . 隶属函数:用 0 , 1 中的一个实数来度量元素x 属于模糊集的程度，这个实 数称为 “ 隶属度” ;对于一个模糊集而言，隶属度随着元素 x的不同而改变，这个 表示隶属度变化规律的函数称为 “ 隶属度函数” 。隶属度函数在模糊控制中占有十 分重要的地位，确定隶属度函数的方法主要有模糊统计法、相对比较法、对比平均 法以及专家经验法等。在实际模糊逻辑应用中，常用的隶属函数有以下几种: ( 1 ) 正态型: p a ( x ) = 。 一 ( e ( 2 ) 柯西型: ,s , ( x ) = -一 上一 一 尸 、 ，1. 1 _ 价声 1 + a l x 一“ ) b0 ( 3 - 2 ) a 0 ,刀 为正偶数( 3 - 3 ) ( 3 ) r型 华北电力大学硕士学位论文 p a ( 习_ ” 二 t - 初 x0 v0 ( 3 - 4 ) ( 4 ) 三角型; ( 5 ) 梯型; ( 6 ) 其它，如单点型、戒上型、戒下型等。 3 ， 模 糊 关 系: 以 集 合a 和b 的 直 积a x b =( ( x , y ) x e a , y e b ) 为 论 域的 一 个 模糊子集r 称为集合a 到b 的模糊关系，也称为二元模糊关系:当论域为n 个集合 的 直 积a , x a , x “ 二 xa ， 时， 称r 为n 元模糊关系. 模糊 关系是 模 糊运算、 模糊 函数等的基础。 4 . 模糊逻辑函数:如果x 。 取值区间为 0 . 1 1 ，则称 x : 为模糊变量， 模糊变量的 集合为 x , . x 2 ，礼 ， 则映射 f : 0 ,1 - a 0 ,1 1 定义为 模糊逻辑函数， 记为f ( x , . x 2 . ，x ) ， 它是由 变量x 0 , 1 及取有限 次 析取v 、合取人 、非运算及括号组成。 5 . 模糊判决:模糊判决也叫反模糊化或模糊清晰化;它是从模糊集合到普通集 合的一个映射，是从一个模糊量变成清晰量的过程，判决的结果是输出模糊论域中 的一个元素， 即等级数， 这是一个清晰量。 常用的模糊判决方法有: 最大隶属度法、 中位数法 ( 面积法) 、加权平均法和重心法。 6 . 模糊决策: 又称为模糊推理， 一个由输入模糊变量得到输出模糊变量的过程。 常用的模糊推理方法有:基于模糊关系矩阵r 的m a m d a n i 推理合成法:m a m d a n i 直 接推理法;强度转移法等。 3 . 1 . 1 . 2 模糊控制的特点和研究问题 1 .模糊控制的特点 概括的讲，模糊控制具有以下的特点: ( 1 ) 它是一种非线性控制方法，工作范围宽，适用范围广，特别适合于非线性 系统的控制。 ( 2 ) 它不依赖于对象的数学模型，对无法建模或很难建模的复杂对象，也能利 用人的经验知识来设计模糊控制器完成控制任务。而传统的控制方法都要已知被控 对象的数学模型，才能设计控制器。 1 华北电力大学硕士学位论文 ( 3 ) 它具有内在的并行处理机制，表现出极强的鲁棒性，对被控对象的特性变 化不敏感，模糊控制器的设计参数容易选择调整。 ( 4 ) 算法简单，执行快，容易实现。 ( 5 ) 不需要很多的控制理论知识，容易普及推广。 正因为模糊控制具有以上显著的优点，很多国际著名的专家学者指出: “ 模糊 控制是2 1 世纪的控制技术。 ”将有非常广阔的发展前途和产品市场。 2 . 模糊控制理论研究的问题 模糊控制既具有很多优点也带来了不少的难点，概括来讲它是一种基于经验的 控制方法，具有内在的非线性和并行处理机制，很难进行理论研究。正因为如此， 虽然模糊控制在应用方面已经取得了公认的成功，但至今仍缺乏严密的理论体系和 系统化的分析设计方法，用户只能凭经验进行设计，再通过实验反复调整，不仅费 时费力，也很难达到理想的控制效果。这种理论落后实践的状况阻碍着模糊控制的 深入发展和普及应用，是当前巫待解决的问题。模糊控制理论需要解决的问题主要 有以下方面:模糊控制器的结构分析、各设计参数对控制性能的影响、控制系统的 稳定性、系统化的设计方法和最优控制、自 学习和自 适应控制、鲁棒性分析和设计 方法、多变量控制。 3 . 1 . 2 模糊控制器原理和设计方法 模糊控制系统是一种以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则 推理为理论基础的自 动控制系统;是采用计算机技术构成的一种具有反馈通道的闭 环结构的数字控制系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器，这也就是它与 其它自动控制系统的不同之处。因此，模糊控制系统无疑是一种智能控制系统。 3 . 1 . 2 . 1 模糊控制器的基本原理 模糊控制系统通常由模糊控制器、执行机构、被控对象和测量装置等四部分组 成，如图3 - 1 所示. 给定值 图3 - 1模糊控制系统结构框图 模糊控制系统中的模糊控制器，主要完成的是以下三个任务: 1 7 华北电力大学硕士学位论文 ( 1 ) 通过传感器和模数转换器把要监测的物理量转换成精确的数字量，精确输 入量输入模糊逻辑控制器后首先要转换成模糊集合的隶属函数，这一步骤称为精确 量的模糊化。 ( 2 ) 根据有经验的操作者或者专家的经验制定出模糊控制规则，并进行模糊逻 辑推理，这一步骤称为模糊控制规则形成和推理。 ( 3 ) 根据模糊逻辑推理得到的输出模糊隶属函数，用不同的方法找一个具有代 表性的精确值作为控制量，称为模糊输出量的反模糊化，其目的是把分布范围概括 合并成单点的输出值，加到执行器上实现控制. 3 . 1 . 2 . 2 模糊控制器的 设计方法 模糊控制器的设计包括以下几项内容:确定模糊控制器的输入变量和输出变 量 控制量) ;设计模糊控制器的控制规则;确立模糊化和非模糊化的方法; 选择模糊控制器的输入变量和输出变量的论域并确定模糊控制器的参数 ( 如量化 因子和比例因子) ; 编制模糊控制算法的应用程序;合理选择模糊控制算法的 采样时间。 1 . 模糊控制器的结构设计 通常将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数。从理论上讲，模糊控 制器的维数越高，控制越精细，但是维数过高，模糊控制规则变得过于复杂，控制 算法的实现相当困难。 所以目 前广泛应用的是二维的模糊控制器。 2 . 模糊控制规则的设计 控制规则的设计是设计模糊控制器的关键。一般包括两部分设计内容:定义各 模糊变量的模糊子集及建立模糊控制器的控制规则。 ( 1 ) 定义各模糊变量的模糊子集 首先选定输入输出变量的模糊词集，考虑到正、负两个方向及零状态，一般共 有七个词汇，即: 负大，负中，负小，零，正小，正中，正大 ，用英文缩写表示 为: n b , n m, n s , z e, p s, p m, p b 。定义一个模糊子集，实际上就是要 确定模糊子集隶属度函数曲线的形状。将确定的隶属度函数曲线离散化，就得到了 有限个点上的隶属度，便构成了一个相应的模糊变量的模糊子集。当确定了隶属度 函数曲线后，就很容易定义出一个模糊变量的模糊子集。 ( 2 ) 建立模糊控制器的控制规则 利用语言归纳手动控制策略的过程，实际上就是建立模糊控制器的控制规则的 过程，手动控制策略一般都可以用条件语句加以描述。 华北电力大学硕士学位论文 下面以手动操作控制水温为例。 设温度的误差为 e .温度误差的变化为 e c ，热水流量的变化为 u ，假定选择 e 及e c 的语言变量的词集均为: n b，n m，n s ，n o ，p o , p s，p m，p b) 选取u的语言变量词集为: ( n b，n m ，n s，z e，p s，p m ，尸 刀) 。 现将操作者在操作过程中遇到的各种可能出 现的情况和相应