发电机励磁与汽门系统的改进神经网络逆控制方法

• 作者: 徐庆宏 戴先中
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 逆系统 神经网络 在线学习 扩张状态观测器 电力系统
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 1196-1202
• 分类号: TP183|TP273|TM712
• 字数: 5131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2010.06.013

摘要

为提高发电机励磁汽门系统机端电压和转速的控制性能,提出了基于在线学习和扩张状态观测器(ESO)的改进神经网络逆控制方法.首先,将神经网络逆与被控励磁汽门系统组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统.然后,基于自抗扰控制方法,设计了用于在线估计复合伪线性系统状态和扰动的ESO,并在设计的伪控制量中对扰动进行补偿,利用线性系统理论证明了ESO的收敛性和闭环系统的稳定性;同时,在离线训练的基础上设计了基于在线梯度方法的神经网络逆在线学习算法,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了神经网络逆在线学习的收敛性.最后,以典型的两区域四机系统为例进行数值仿真,结果表明,与传统的AVR/PSS方法和基于离线训练的神经网络逆控制方法相比,所提方法明显提升了电力系统的暂态性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴先中	东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	185	3390	32.0	48.0
2	徐庆宏	东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	3	44	3.0	3.0