智能預(yù)測控制及在勵磁控制中的應(yīng)用研究.pdf

1、預(yù)測控制是20世紀(jì)70年代興起的一類先進(jìn)控制算法，因其不依賴于對象的精確數(shù)學(xué)模型，具有較強(qiáng)的跟蹤性能和魯棒性，其一出現(xiàn)就受到了工業(yè)界的推崇，并得到廣泛的應(yīng)用。但是以往的預(yù)測控制算法大都局限于線性的對象，對具有強(qiáng)非線性的對象難以有效地控制。為此，本文把預(yù)測控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理相結(jié)合，提出智能預(yù)測控制算法，并針對基于線性控制算法的同步發(fā)電機(jī)勵磁控制存在的問題，把提出的智能預(yù)測控制算法應(yīng)用到同步發(fā)電機(jī)的勵磁控制中，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定控制提供

2、一種新方法。
　　 在本文的第1章，首先分析了預(yù)測控制的發(fā)展過程，各階段預(yù)測控制算法的優(yōu)越性及存在的問題，然后分析了勵磁控制在電力系統(tǒng)中的作用，勵磁控制方式的發(fā)展過程及存在的問題，最后說明本文所做的主要工作。
　　 在第2章，首先分析了預(yù)測控制的特點(diǎn)和基本原理，簡要分析了動態(tài)矩陣控制（DMC）、模型算法控制（MAC）和廣義預(yù)測控制（GPC）等幾種基本的預(yù)測控制算法，然后分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論，簡要介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、、新出現(xiàn)的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為第3章的智能預(yù)測控制算法的分析和設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。
　　 在第3章，在第2章的基礎(chǔ)上把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測控制相結(jié)合，提出具有PID特性的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測PID控制算法、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制算法和基于BP算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的PID型廣義預(yù)測控制算法，并分析各自的算法過程和特點(diǎn)。
　　 在第4章，主要介紹了勵磁控制系統(tǒng)的組成原理和分析了勵

4、磁控制系統(tǒng)各元件的傳遞函數(shù)模型及包含勵磁控制系統(tǒng)的單機(jī)無窮大系統(tǒng)模型。
　　 在第5章，結(jié)合智能預(yù)測控制的良好特性和勵磁控制系統(tǒng)的特點(diǎn)及存在的問題，把第3章中所設(shè)計(jì)的智能預(yù)測控制算法應(yīng)用到勵磁控制系統(tǒng)中，以MATLAB/Simulink軟件為仿真平臺做了仿真和比較分析，證明這些智能預(yù)測控制算法在勵磁控制中的應(yīng)用是有效可行的。
　　 在文章的最后，進(jìn)行了總結(jié)與展望，總結(jié)本課題獲得的成果，研究中尚存在的問題和今后應(yīng)開展的工作