水力发电机组的模糊神经网络参数自整定PID控制及仿真

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为适应水电机组的复杂工况和高指标的控制要求,提出了一种水力发电机组的模糊神经网络参数自整定PID控制系统.即利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制算法,通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则。优化控制器隶属度函数,根据不同时刻的误差e和误差变化ec,利用模糊逻辑控制,在线自整定PID参数,进一步完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。仿真实验表明:该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有参考价值。
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