基于引力搜索模糊模型辨识的水电机组预测控制

【摘要】：考虑到模糊模型建模精度对于模糊预测控制的重要性,本文提出了一种基于引力搜索超平面聚类的模糊模型辨识方法,并将其应用到水力发电机组模糊预测控制。建立了更具物理意义的超平面聚类模型,结合引力搜索,提出了基于引力搜索的超平面聚类算法(GSHPC),以此辨识模糊模型前提参数,采用正交最小二次法辨识结论参数。在此基础上,进一步提出了水力发电机组的模糊预测控制策略。将本文所提控制策略与传统PID控制以及粒子群优化PID控制进行了对比试验,结果表明基于GSHPC的辨识方法具有较高的辨识精度,本文所提水电机组预测控制方法在提高机组控制品质方面效果明显。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 水力机组 预测控制 模糊模型 引力搜索 超平面聚类
【基金】：国家自然科学基金项目(51109088) 教育部博士点基金新教师项目(20110142120020) 中央高校基本科研业务费专项资金(2013QN114)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 0引言水轮机调节系统是一个复杂的非线性、时变、非最小相位系统,其高品质控制一直是相关研究的热点与难点。以PID控制为代表的线性控制方法并不能获得令人满意的控制效果。为了提高系统控制品质,文献中常见的控制策略有:神经网络[1],模糊系统[2],粒子群优化算法[3]等。这些方

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