基于CPSO的PID神经网络及偏航电机控制策略

• 作者: 朴海国 王志新
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: PID神经网络 粒子群算法 稳定性 鲁棒性 偏航控制 风电机组
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 55-62
• 分类号: TM301
• 字数: 5381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-449X.2010.09.010

摘要

风电机组偏航系统具有高度的非线性与不确定性,采用传统的基于精确数学模型控制方法用于风电机组偏航系统,难以获得期望的稳定性、鲁棒性等控制性能.针对以上问题,借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法,并根据非线性自回归平均模型(NARMA-L2),给出了基于合作粒子群算法(CPSO)的PID神经网络控制策略(PIDNNC),并基于该策略设计了PIDNNC积分合成控制系统,提出了基于该策略的PIDNN神经网络控制系统设计方法.通过建立偏航系统的仿真模型进行仿真实验,并与PID控制器的控制效果进行比较,表明该控制策略能提高偏航系统的稳定性、鲁棒性和控制精度.通过偏航实验系统进行实验验证,结果表明该控制策略是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志新	上海交通大学电气工程系	141	2223	26.0	40.0
2	朴海国	上海交通大学电气工程系	5	171	5.0	5.0