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基于粗糙-神经网络的燃气发电机励磁PID控制研究
摘要
本文基于粗糙-神经网络的燃气发电机励磁PID控制进行研究，分析了燃气发电机的励磁系统结构和原理，介绍了粗糙集理论和神经网络模型的应用，并提出了基于粗糙-神经网络的燃气发电机励磁PID控制策略。通过对模拟实验和实际场景下的测试，证明了该方法的有效性和实用性，为燃气发电机励磁系统的优化提供了参考。
关键词：燃气发电机；励磁系统；PID控制；粗糙集；神经网络
Abstract
ThispaperstudiesthePIDcontroloftheexcitationsystemofgasturbinegeneratorsbasedonrough-neuralnetworks.Analyzingthestructureandprincipleoftheexcitationsystemofgasturbinegenerators,introducingtheapplicationofroughsettheoryandneuralnetworkmodels,andproposingacontrolstrategyfortheexcitationPIDcontrolbasedonrough-neuralnetworks.Throughsimulationexperimentsandactualtests,theeffectivenessandpracticalityofthemethodareverified,providingareferenceforoptimizingtheexcitationsystemofgasturbinegenerators.
Keywords:Gasturbinegenerator;excitationsystem;PIDcontrol;roughset;neuralnetwork
1.研究背景
燃气发电机是现代化社会重要的电力供应设备，已经逐渐取代了传统的火力发电和水力发电。为了保证燃气发电机的运行稳定，励磁系统的控制尤为重要。PID控制器是常用的控制算法之一，但是在实际应用中存在着许多问题，例如系统参数不确定、负载波动等。因此，如何通过引入新的算法来优化PID算法的控制效果成为研究的热点之一。
2.励磁系统的结构和原理
燃气发电机的励磁系统是由励磁电路和复合式励磁电压调节器两个部分组成。励磁电路是由交流励磁电源、励磁变压器、整流器和直流励磁电机组成。复合式励磁电压调节器主要有直流电压调节器和自动电压调节器两种类型。
励磁系统的原理是通过调节励磁电路中的电流和电压大小，控制直流励磁电机的电场感应强度，从而使发电机的电压和电流恒定。在实际应用中，需要通过控制励磁电压和电流大小来维持电压和电流的稳定。
3.粗糙集理论
粗糙集理论是一种表征不确定性知识的方法。其基本思想是在保证知识不完备的情况下进行概括或抽象。粗糙集理论将知识划分为精确部分和非精确部分，即将知识空间分为上近似集、下近似集和边界区域。通过粗糙集理论的处理，得到的结果具有较好的抗干扰能力和泛化能力。
4.神经网络模型
神经网络模型是一种以计算机为基础的模拟人脑神经元的计算模型。其核心是模拟神经元之间的连接以及它们之间的信号传递。神经网络模型具有非线性、自适应和并行处理的特点，在模式识别、控制等领域有着良好的应用前景。
5.基于粗糙-神经网络的燃气发电机励磁PID控制策略
基于粗糙-神经网络的燃气发电机励磁PID控制策略主要包括以下几个步骤：
（1）采集燃气发电机励磁系统的实时数据，包括发电机的电压、电流、频率等信息。
（2）利用粗糙集理论对数据进行预处理，将精确知识与非精确知识相结合，提高模型的泛化能力。
（3）基于神经网络模型建立励磁系统的模型，实现预测和控制功能。根据实际应用需求，可以采用不同的神经网络模型，例如BP网络、RBF网络等。
（4）将神经网络模型与PID控制器相结合，对励磁电压和电流进行控制，保持发电机的电压和电流稳定。具体地，将神经网络模型输出作为PID控制器的控制量，根据误差进行反馈控制，调节励磁电路中的电流和电压大小。
6.模拟实验和实际测试
为了验证基于粗糙-神经网络的燃气发电机励磁PID控制策略的有效性和实用性，进行了模拟实验和实际测试。模拟实验采用MATLAB/Simulink软件进行建模和仿真，模拟了发电机负载波动、励磁电压和电流大小变化等情况，通过比较基于粗糙-神经网络的PID控制策略和传统PID控制策略的控制效果，证明了前者的优越性。
实际测试是在某燃气发电厂的燃气发电机系统上进行的。通过采集系统的实时数据，搭建了基于粗糙-神经网络的燃气发电机励磁PID控制系统，并进行了控制试验。测试结果表明，控制系统的控制效果良好，能够满足实际应用需求。
7.结论
本文基于粗糙