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摘要:
汽门控制对于提高电力系统暂态稳定具有重要作用.为了提高汽门系统的控制性能,提出了基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法.首先,根据逆系统方法分析了被控汽门系统的可逆性、推导了被控汽门系统输出的α阶导数和伪控制量之间的误差,并设计了用于补偿此误差的在线学习RBF神经网络.然后,基于Lyapunov稳定性理论设计了RBF神经网络的在线学习算法,证明了闭环系统跟踪误差和RBF神经网络权值估计误差的一致最终有界性.所提出的控制方法仅需被控汽门系统很少的先验知识,而无需其精确数学模型,并且用于自适应补偿控制的RBF神经网络无需离线训练过程.最后,针对典型的单机无穷大汽门控制系统进行了数值仿真.仿真结果表明,所提出的控制方法较传统的非线性最优控制方法能明显提升电力系统的暂态控制性能.
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文献信息
篇名 基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法
来源期刊 电机与控制学报 学科 工学
关键词 汽门系统 暂态稳定 RBF神经网络 在线学习 补偿控制 逆系统
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 13-19
页数 7页 分类号 TM712|TP183
字数 5395字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-449X.2010.02.003
五维指标
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 东南大学自动化学院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 东南大学自动化学院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
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研究主题发展历程
节点文献
汽门系统
暂态稳定
RBF神经网络
在线学习
补偿控制
逆系统
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电机与控制学报
月刊
1007-449X
23-1408/TM
大16开
哈尔滨市学府路52号
14-46
1962
chi
出版文献量(篇)
3540
总下载数(次)
7
总被引数(次)
45460
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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