针对等效扰动在线构建自适应的扰动消动消除控制器都需要采用在线辨识方法获得。因此,根据自适应逆控制的基本理论,提出汽轮机调速自适应逆控制系统结构见图。图中,为动态特性控制器即对象逆模型为扰动消除控制器分别为和的输出为对象实际输入。调速系统扰动消除控制器的在线。汽轮机调速系统自适应逆控制自适应逆控制将被控对象的逆模型作为控制器,对被控对象的动态特性进行开环控制,使对象的输出跟踪给定信号变化。被控对象的逆模型即自适应控制器可利用自适应算法在线辨识获得,反馈仅在该逆控制器参数的自适应过程中采用,不参与系中,还存在饱和死区非线性环节。传统的控制以其算法成熟设计方便稳定性好等优点广泛应用于工业过程控制中,但对汽轮机这种典型的复杂系统无法满足特定的控制要求。本文首先利用径向基函数,神经网络在线辨识获基于自适应逆控制的汽轮机调速系统研究原稿出响应由图可以看出,传统的控制调节时间长超调量大振荡大而笔者提出的自适应逆控制方案可以在汽轮机转速指令信号阶跃变化时实现快速精确跟踪,稳定性好无超调调节时间短控制品质良好自适应逆控制方案中汽轮机调速对象逆模型辨识器神经网络的学习速率控制系统,实现动态特性的控制然后利用神经网络在线辨识获得个自适应对象扰动消除器,实现对象扰动消除控制。最后,利用仿真实例验证该方案的可行性和有效性。基于自适应逆控制的汽轮机调速系统研究原稿。为实现汽轮机调速对象这种非线性时变对象模型的统输出跟踪给定转速信号的快速性和准确性为进行比较,对处于文献典型参数值下的调速对象同时进行传统控制仿真,控制器参数也取文献中推荐的值,即。转速指令阶跃变化时系统的输出响应仿真结果见图。图转速指令阶跃变化时系统的输为动态特性控制器即对象逆模型为扰动消除控制器分别为和的输出为对象实际输入。关键词自适应逆控制汽轮机调速系统前言汽轮机是种具有参数时变干扰复杂的热工况系统,在电液伺服系统中,还存在饱和死区非线性环节。传统的控制以其跟踪给定信号变化。被控对象的逆模型即自适应控制器可利用自适应算法在线辨识获得,反馈仅在该逆控制器参数的自适应过程中采用,不参与系统动态特性的控制过程。由于跟踪给定信号控制中没有从输出到输入的反馈,就会让对象内部噪声和外部扰动毫无抑制地出现在对象的算法成熟设计方便稳定性好等优点广泛应用于工业过程控制中,但对汽轮机这种典型的复杂系统无法满足特定的控制要求。本文首先利用径向基函数,神经网络在线辨识获得汽轮机调速系统的逆模型,作为逆控制器构成自适应逆调速系统扰动消除控制器的在线辨识汽轮机调速系统完成对象扰动消除是这样进行的控制信号同时作用到复制的对象模型非常接近无扰动的对象和对象,对两者的输出求差可以将扰动信号引起的效果即等效扰动分离出来,然后针对等效扰动在线构建自适应的扰动消景成基于差分进化的模糊复合控制在转速调节系统中的应用东南大学学报,李铜桥基于单神经元自适应的汽轮机转速控制与仿真汽轮机技术,。图多输入单输出神经网络结构汽轮机调速对象逆模型的在线辨识汽轮机调速对象在满足可逆的入和投入工况进行仿真实验,在系统面临外部或负荷扰动时,除扰动信号刚加入时由于扰动消除控制器需进行自适应学习过程,使得扰动效果幅度稍大之外,在随后的过程中,扰动效果的持续时间都大幅缩短,显示出良好的扰动抑制效果其中,扰动消除控制器神经网络的学线辨识,笔者选用神经网络作为辨识工具神经网络是种局部逼近网络,已证明它能以任意精度逼近任意连续函数,多输入单输出神经网络结构见图。关键词自适应逆控制汽轮机调速系统前言汽轮机是种具有参数时变干扰复杂的热工况系统,在电液伺服系统算法成熟设计方便稳定性好等优点广泛应用于工业过程控制中,但对汽轮机这种典型的复杂系统无法满足特定的控制要求。本文首先利用径向基函数,神经网络在线辨识获得汽轮机调速系统的逆模型,作为逆控制器构成自适应逆出响应由图可以看出,传统的控制调节时间长超调量大振荡大而笔者提出的自适应逆控制方案可以在汽轮机转速指令信号阶跃变化时实现快速精确跟踪,稳定性好无超调调节时间短控制品质良好自适应逆控制方案中汽轮机调速对象逆模型辨识器神经网络的学习速率轮机调速系统进行仿真研究调速系统对象参数取如下典型值采样时间取。汽轮机转速指令跟踪工况仿真为检验控制系统输出跟踪转速指令信号的性能,在转速指令信号输入端加入阶跃信号,考察系基于自适应逆控制的汽轮机调速系统研究原稿条件下,其对应逆模型的差分方程可表示为根据图自适应逆控制器即对象逆模型学习算法的任务要求,神经网络的输入层为其中表示下时刻的转速指令信号。基于自适应逆控制的汽轮机调速系统研究原稿出响应由图可以看出,传统的控制调节时间长超调量大振荡大而笔者提出的自适应逆控制方案可以在汽轮机转速指令信号阶跃变化时实现快速精确跟踪,稳定性好无超调调节时间短控制品质良好自适应逆控制方案中汽轮机调速对象逆模型辨识器神经网络的学习速率令,而且能够有效抑制扰动响应,控制品质优良,具有很强的鲁棒性笔者所提出的算法具有般性,为大惯性参数时变外扰大难于精确建模的非线性对象的控制提供了种新的解决方案参考文献薄健汽轮机控制系统优化设计与研究北京华北电力大学北京,王右,王到数字反馈链路在环绕每个回路上都必须至少有个单位的延时,所以在扰动消除控制器前布置个单位延时环节。图多输入单输出神经网络结构汽轮机调速对象逆模型的在线辨识汽轮机调速对象在满足可逆的条件下,其对应逆模型的差分方程可表示为,习速率取,动量因子取。结论基于自适应逆控制的基本思想,提出种汽轮机调速系统自适应逆控制算法,将该算法应用于机组汽轮机调速系统并进行仿真实验,结果表明与汽轮机调速控制方案相比,所提出的汽轮机调速系统自适应逆控制算法不仅能够很好地跟踪速度算法成熟设计方便稳定性好等优点广泛应用于工业过程控制中,但对汽轮机这种典型的复杂系统无法满足特定的控制要求。本文首先利用径向基函数,神经网络在线辨识获得汽轮机调速系统的逆模型,作为逆控制器构成自适应逆,动量因子取,调速对象模型辨识器神经网络的学习速率取,动量因子取。汽轮机扰动消除工况仿真为检验自适应扰动消除控制器对扰动信号的抑制效果,在实施转速指令控制的自适应逆控制器稳定工作后,对系统施加方波形式的负荷扰动信号,分别对扰动消除控制器未投统输出跟踪给定转速信号的快速性和准确性为进行比较,对处于文献典型参数值下的调速对象同时进行传统控制仿真,控制器参数也取文献中推荐的值,即。转速指令阶跃变化时系统的输出响应仿真结果见图。图转速指令阶跃变化时系统的输消除控制器,来消除该扰动作用考虑到数字反馈链路在环绕每个回路上都必须至少有个单位的延时,所以在扰动消除控制器前布置个单位延时环节。汽轮机调速系统自适应逆控制自适应逆控制将被控对象的逆模型作为控制器,对被控对象的动态特性进行开环控制,使对象的输出,根据图自适应逆控制器即对象逆模型学习算法的任务要求,神经网络的输入层为其中表示下时刻的转速指令信号。仿真实验及分析为验证所提出的汽轮机调速系统自适应逆控制策略的有效性和可靠性,对东北电网电厂机组基于自适应逆控制的汽轮机调速系统研究原稿出响应由图可以看出,传统的控制调节时间长超调量大振荡大而笔者提出的自适应逆控制方案可以在汽轮机转速指令信号阶跃变化时实现快速精确跟踪,稳定性好无超调调节时间短控制品质良好自适应逆控制方案中汽轮机调速对象逆模型辨识器神经网络的学习速率识汽轮机调速系统完成对象扰动消除是这样进行的控制信号同时作用到复制的对象模型非常接近无扰动的对象和对象,对两者的输出求差可以将扰动信号引起的效果即等效扰动分离出来,然后针对等效扰动在线构建自适应的扰动消除控制器,来消除该扰动作用考虑统输出跟踪给定转速信号的快速性和准确性为进行比较,对处于文献典型参数值下的调速对象同时进行传统控制仿真,控制器参数也取文献中推荐的值,即。转速指令阶跃变化时系统的输出响应仿真结果见图。图转速指令阶跃变化时系统的输统动态特性的控制过程。由于跟踪给定信号控制中没有从输出到输入的反馈,就会让对象内部噪声和外部扰动毫无抑制地出现在对象的输出端,为此需要设计个扰动消除控制器由于汽轮机调速对象具有严重的非线性和参数时变性,为取得良好的控制效果,给定信号跟踪控制器和扰得汽轮机调速系统的逆模型,作为逆控制器构成自适应逆控制系统,实现动态特性的控制然后利用神经网络在线辨识获得个自适应对象扰动消除器,实现对象扰动消除控制。最后,利用仿真实例验证该方案的可行性和有效性。基于自适应逆控制的汽轮机调速系统研究原线辨识,笔者选用神经网络作为辨识工具神经网络是种局部逼近网络,已证明它能以任意精度逼近任意连续函数,多输入单输出神经网络结构见图。关键词自适应逆控制汽轮机调速系统前言汽轮机是种具有参数时变干扰复杂的热工况系统,在电液伺服系统算法成熟设计方便稳定性好等优点广泛应用于工业过程控制中,但对汽轮机这种典型的复杂系统无法满足特定的控制要求。本文首先利用径向基函数,神经网络在线辨识获得汽轮机调速系统的逆模型,作为逆控制器构成自适应逆输出端,为此需要设计个扰动消除控制器由于汽轮机调速对象具有严重的非线性和参数时变性,为取得良好的控制效果,给定信号跟踪控制器和扰动消除控制器都需要采用在线辨识方法获得。因此,根据自适应逆控制的基本理论,提出汽轮机调速自适应逆控制系统结构见图。图中。汽轮机调速系统自适应逆控制自适应逆控制将被控对象的逆模型作为控制器,对被控对象的动态特性进行开环控制,使对象的输出跟踪给定信号变化。被控对象的逆模型即自适应控制器可利用自适应算法在线辨识获得,反馈仅在该逆控制器参数的自适应过程中采用,不参与系消除控制器,来消除该扰动作用考虑到数字反馈链路在环绕每个回路上都必须至少有个单位