基于遗传算法的同步发电机自调整模糊PID励磁控制器研究

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基于遗传算法的同步发电机模糊PID励磁控制器研究

２同步发电机自动励磁控制系统ＩＩ
关键词：遗传算法模糊控制ＰＤＩ控制励磁控制
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＤｅｅｏｉｇｆｏａｃｎｅｔｏａＩｖｌｐｎｒｍｏｖｎｉｎｌＰＤ
同步发电机自动励磁控制系统有以下部分组成：同步发电机、励磁调节器、电压测量比较单元、综合放大单元、功率单元等。各部分传递函数为：发电机：Ｇ＝Ｇ（）：ｏ＝Ｋ
（Ｅ，Ｅ和比例因子（ｕ、ｕ、ｕ）ＫＫＣ）ＫｐＫｉｄ的大小，Ｋ最
ｃｎｒｌＥｘｉｔｏｏｔｌｏｔｏｌｃｔｉｎｃｎｒａｏ
其中：一发电机放大系数； ‰
ｄ时间常数。０一
电压测量比较单元：Ｒ）而ＲＧ（＝Ｋ
其中：凰一电压测量比较单元放大倍数；时间常数。
一
ｌ引言
维普资讯
粥
理论与设计
数如图２图３示。和所
参数ＫＰＫＩＫ的变化量△ ｐＡ、Ｋ。、、ＤＫ、Ｋｉｄ它首先进Ａ
行模糊化计算，然后按模糊控制规则进行逻辑推理和判决，得到输出变量△ 、Ｋ、。Ａｉ本文采用遗传算法优化的可调因子的模糊ＰＤ励磁控制器Ｉ结构图见图１是根据Ｅ，和ＥＣ来调整量化因子
了良好控制效果。随着电力系统的发展，统但传ＰＤ励磁控制器己不能满足要求。Ｉ
功率单元：ｚ）Ｇ（＝其中：＿功率单元放大倍数；
死一时间常数。

基于改进遗传算法的模糊pid控制器设计

基于改进遗传算法的模糊pid控制器设计
随着现代社会的发展，自动控制技术在各个领域的应用越来越广泛，
其中模糊PID控制器的应用也越来越普遍。

模糊PID控制器是一种基
于模糊控制理论的控制器，它具有良好的抗干扰能力和自适应性，可
以有效地提高系统的稳定性和性能。

然而，由于模糊PID控制器的参
数设置比较复杂，传统的参数设置方法往往无法得到最优的控制效果。

为了解决这一问题，研究人员提出了基于改进遗传算法的模糊PID控
制器设计方法。

该方法首先将模糊PID控制器的参数设置问题转化为
一个优化问题，然后利用改进的遗传算法对模糊PID控制器的参数进
行优化设置，以获得最优的控制效果。

改进的遗传算法是一种基于遗传算法的优化算法，它结合了遗传算法
和粒子群算法的优点，具有较强的搜索能力和收敛速度。

它可以有效
地搜索出最优的参数设置，从而提高模糊PID控制器的控制效果。

此外，基于改进遗传算法的模糊PID控制器设计方法还具有计算效率高、收敛速度快等优点，可以有效地提高模糊PID控制器的控制效果。

综上所述，基于改进遗传算法的模糊PID控制器设计方法具有良好的
搜索能力和收敛速度，可以有效地提高模糊PID控制器的控制效果，
为现代社会的自动控制技术的发展提供了有力的支持。

基于遗传算法的PID控制器参数优化

基于遗传算法的PID控制器参数优化基于遗传算法的PID控制器参数优化是一种智能化调节方法，通过遗传算法的优化过程，可以自动得到最佳的PID参数组合，并实现对控制系统的自动调节。

以下将详细介绍基于遗传算法的PID控制器参数优化的原理、步骤和应用情况。

一、基于遗传算法的PID控制器参数优化原理遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的数学模型，通过模拟生物进化的过程，利用优胜劣汰的原则逐步优化求解问题。

在PID控制器参数优化中，可以将PID参数看作个体（染色体），通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，不断优化个体的适应度，最终得到最佳的PID参数组合。

二、基于遗传算法的PID控制器参数优化步骤（1）初始化种群：随机生成一组PID参数作为初始种群，设置种群大小和迭代次数。

（2）适应度函数定义：根据所需控制效果，定义适应度函数来评估每个个体的优劣程度。

（3）选择操作：根据适应度函数的值选择优秀的个体，采用轮盘赌等选择策略，将优秀的个体复制并加入下一代种群中。

（4）交叉操作：从选择的个体中，选取两个个体进行交叉操作，通过交叉操作生成新的个体，并加入下一代种群中。

（5）变异操作：对下一代种群中的一些个体进行变异操作，改变其染色体的一些位，以保持种群的多样性。

（6）重复上述步骤：迭代执行选择、交叉和变异操作，直到达到预定的迭代次数或找到满意的PID参数组合。

（7）输出最佳解：最终输出具有最佳适应度的PID参数组合，作为优化后的参数。

三、基于遗传算法的PID控制器参数优化应用情况（1）机械控制系统：如电机驱动、自动化装配线等，通过优化PID 参数可以提高系统的控制精度和动态性能。

（2）能源系统：如电力系统、风力发电等，通过优化PID参数可以实现能源的高效利用和稳定运行。

（3）化工过程控制：如温度控制、压力控制等，通过优化PID参数可以提高产品质量和生产效率。

（4）交通管理系统：如城市交通信号控制、车辆行驶控制等，通过优化PID参数可以实现交通流畅和事故减少。

遗传优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器

遗传优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器郁振波;郭伟;夏友亮;陈琛【摘要】为提高同步电机励磁调节器的控制性能,提出一种基于遗传算法优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器的设计方法.将同步电机的励磁系统进行线性化处理,在分数阶系统理论的基础上用预测函数控制推导出同步电机励磁调节器的分数阶传递函数模型,并根据所得到的系统性能综合指标评价函数再用遗传算法对分数阶PID预测函数控制器的参数进行优化整定.经仿真实验验证,与传统分数阶PID控制和预测函数控制相比,不仅减小了调节时间,增强了系统抗干扰能力,无稳态误差.并且在参数整定方面,遗传算法的收敛速度和寻优能力也明显优于模糊控制和粒子群算法.【期刊名称】《电气自动化》【年(卷),期】2016(038)002【总页数】3页(P4-6)【关键词】PID;预测函数控制;同步电机;遗传算法;参数整定【作者】郁振波;郭伟;夏友亮;陈琛【作者单位】南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP273同步电机励磁控制系统是电力系统控制的重要组成部分，其运行情况影响整个系统的性能[1]。

同步电机励磁系统的动、静态特性很大程度上决定于励磁调节器，控制方法的优化即对同步电机励磁调节器的设计便成了整个控制系统的关键所在。

文献[2]中采用带电力系统稳定器(power system stabilizer，简称PSS)环节的PID和线性最优磁控制器(linear optimisum excitation controller，简称LOEC)，改善了电力系统阻尼特性和小干扰稳定性，但是该控制器一方面控制参数需要通过实验方法整定，工作量庞大，且人工整定很难得到最佳控制效果。

基于模糊PID算法的同步发电机励磁控制器设计与仿真研究

（）当ｌ较大时，该选取较大的Ｋ１Ｉｅ应和较小
中的模糊推理规则实现在线计算，些模糊量在解这模糊过程后，ＰＤ控制的各参数在线整定．难对Ｉ不
看出，模糊控制器的设计是其中的核心，它的好坏直接影响Ｋ、ＫＫ、的选取，终影响到励磁控制系最统的控制效果．
ＴｈｅａｐｌｃｔｏｆｔａｔｏｎｌＰＩｃｎｔｏｈｅｙｉｙｈｒｏｕｅｒｔｒｅｃｔｔｏｓｂｅｎｖｒ — ｐｉａｉｎｏｒｄｉｉａＤｏｒｌｔｏｒｎｓｎｃｏｎｓｇｎｅａｏｘｉａｉｎｈａｅｅｙｍａｔｅＢｕｈｓｍｏｄｏｒｌｏｙｆｔｏｉｄｐａａｔｒｎｄｆｉａｏｎｒａＴｏｓｖｈｅｅｉ — ｕｒ．ｔｔｉｅｏｆｃｎｔｏｎｌｉｓｆｒｆｘｅｒｍｅｅｓａｏｒａｌｎｅｒｃｔｏｌｌｗ．ｏｌｅｔｓＳｓｓａｆｚＤｏｒｌａｇｏｉｈｉｏｓｄｕｅ，ｕｚｙＰＩｃｎｔｏｌｒｔｍｓｐｒｐｏｅ．Ａｃｏｒｉｇｔｈｕｔｌｃｄｎｏｔｅｏｐｕｔｖｏｕｍｅｃｎｓａｄｔａｅｆｈａｇｅｎｈｅｒｔｓｏ
Ｔｈｅｄｙｍｉｎｄｓａｉｐｅａｉｎｌｐｒｏｒｎｃｓｏｈｅｓｔｍｏｄｂｅｉｎａｃａｔｔｃｏｒｔｏａｅｆｍａｅｆｔｙｓｅｃｎｌｍｐｒｖｅｉｓｏｅｓｏｔｒｄｕｅｏｄ，ｔｖｒｈｏｅｃｄ

基于遗传算法的可调因子模糊PID控制器的设计

图１基于遗传算法的可调因子模糊自适应ＰＤ控制器的结构图Ｉ
自然选择和遗传学理论，依据适者生存的原理而建
立的一种最优化高效搜索算法。在模糊ＰＤ控制Ｉ中，遗传算法可以用来优化量化因子、比例因子、控
对系统误差ｅ和误差变化率ｅ加权。它不仅影响ｃ
２００８年
３结论
采用简单水热方法，没有表面活性剂和晶种在存在的情况下，以葡萄糖为还原剂，通过反应生成的ＡＣ解离出的较低浓度的银离子来有效控制体系ｇ１
［］ＪｅｙＳａ，ａｉＭＷｒｈ，ａａｅ，ｔ．ａｉｒ５ｅｍｌｎＤｖｉｔＳｍＢｉｙｅａＣｐｌｔｒｏｄｇｌ１ｌｉａｙ
２基于遗传算法的可调因子模糊ＰＤＩ控制器的实现
２１模糊ＰＤ算法的实现．Ｉ
选取输入量为误差ｅ和误差的变化率ｅ，ｃ输出量为ＰＤ参数的修正值 △ 、Ｋ、。取输人和输Ｉ △ △
收稿日期：０８０－２２０－０４
第２７卷第６期
Ｖｏ．７，．１２Ｎｏ６
西华大学学报（自然科学版）
ＪｕａｆｈａＵｉｅｓｙ・ＮａｕａｃｅｃｏｒｌｏｕｎｖｒｉｎＸｉｔｔｒｌＳｉｎｅ
２００８年１１月
Ｎｏ．Ｏ８ｇ２０
中的某些参数进行寻优，成可调因子的模糊ＰＤ形Ｉ控制器。这里优化方法采用遗传算法。遗传算法（ｅｅｉＡｇｒｈ，Ａ）一种模拟ＧｎｔｌｉｍＧ是ｃｏｔ为了对输人量进行模糊化处理，须将输人变必量从基本论域转换到对应的语言变量模糊集的论域。需要通过量化因子进行论域转换。在模糊控制中量化因子、的选择非常重要，作用相当于其

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真随着工业生产自动化和精密控制的发展，PID控制器已成为控制系统中最常用的控制技术之一。

传统的PID控制方法具有一定的稳定性和可靠性，但也存在一定的缺陷，例如参数设置困难、优化效率低等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了基于遗传算法的模糊PID控制研究方法。

遗传算法是一种以自然选择为基础的模仿自然进化和模拟计算思想，由John Holland于1960年代提出，它能够自动调节参数并为优化问题提供有效解决方案。

它大大简化了传统PID控制中的参数设定和优化过程，使PID控制系统更加精确和可靠。

方法基于遗传算法的模糊PID控制研究方法，主要分为以下几个步骤：（1）首先，根据模糊控制的原理，为模糊PID控制器设定优化目标。

（2）确定遗传算法的迭代次数和基因池的大小。

（3）根据模糊逻辑和技术，使用遗传算法的特性建立一个模糊系统，利用遗传算法计算模糊系统参数。

（4）将计算出的参数应用到PID控制器中，进行系统仿真。

（5）根据仿真结果，对模糊系统参数进行调整，使系统性能更加稳定可靠。

结果和讨论通过基于遗传算法的模糊PID控制研究，可以得到较佳的控制系统参数，使系统稳定性和可靠性得到很大的提高。

仿真结果表明，基于遗传算法优化的模糊PID控制器在系统参数设置和稳定性方面有着良好的优势。

结论是，在工业生产自动化和精密控制中，基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种有效的控制策略，它能够有效改善系统性能，提高系统稳定性和可靠性。

结论基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种有效的控制策略，能够提高其稳定性和可靠性，从而有效改善系统性能。

但是，需要指出的是，以上研究主要集中在参数设计和优化上，而对系统动态和实时应用方面尚未有深入研究，仍有许多工作需要去完善。

同步发电机励磁系统的智能控制方法研究

同步发电机励磁系统的智能控制方法研究
同步发电机励磁系统的智能控制方法研究主要涉及利用人工智能技术优化励磁系统控制策略，提高发电机励磁效率和稳定性。

下面是一些可能的研究方法和技术：
1. 基于神经网络的励磁系统控制方法：利用神经网络模型对励磁系统的输入和输出进行训练，使其能够根据输入的变量，如负荷变化、电网频率等，自动调整励磁系统的参数，实现自动化的控制。

2. 基于遗传算法的励磁系统参数优化：利用遗传算法在参数空间中搜索最优的励磁系统参数配置，以实现最高的励磁效率和稳定性。

通过不断迭代优化参数配置，达到最优控制效果。

3. 模糊控制方法：将模糊控制方法应用于励磁系统控制中，根据模糊规则和输入变量，调整励磁系统的参数，实现自适应控制。

模糊控制可以对输入变量的模糊性进行处理，使励磁系统能够应对复杂的工况和变化。

4. 强化学习方法：利用强化学习算法，如Q-learning、深度强
化学习等，让励磁系统根据电力系统的运行状态和目标，通过与环境的交互学习最优的控制策略。

强化学习方法适用于存在较多未知变量和复杂规律的励磁系统控制问题。

以上是一些可能的智能控制方法研究方向，具体的方法选择和研究内容可根据实际情况和需求进行调整和扩展。

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２ＤｅｔｏＥｅｔｉａｇｎｅｉｇ，ＸｉａｉｅｓｔｆｅｈｏｏｙＸｉａ０４，ｉｎ；．ｐ．ｆｌｃｒｃｌＥｎｉｅｒｎ ’ ｎＵｎｖｒｉｏＴｃｎｌｇ，７１０８Ｃｈａｙｎ
３ＹｎａｅｏｇＥｅｔｃｏｅＬｄ，Ｌｘ６８０，ｈｎ）．ｕｎｎＤｈｎｌｒＰｗｒｔ．ｕｉ７４０Ｃｉａｃｉ
ｂｓｄｏｅｅｃａｏｉｍ（Ａ）ｄｆｚｙｉａｏ．ｎｔｃｏｓａｅｏｔｚｄｂＡｒｔ．ｎａｅｎｇｎｔｌｒｈＧａｚｌｉｎＩｉａｆｔｐｍｅｙＧｆｓｙＯｉｇｔｎｕｌｔｉａｒｒｌｉｉｉｌ
励磁控制器具有良好的动静态特性。、
【词］遗传算法；ＰＤ控制；模糊推理；在线调整；关键Ｉ励磁控制
【中图分类号］Ｍ３１Ｔ０．２【文献标识码］Ａ【文章编号］１０－９３２０）１０５－５００３８（０７０－０２０
Ｒｅｅｒｈｏｅ－ｅｕａｉｇＦｕｚ－ＩＥｘｉａｏｎｒｌｒｆｒｓａｃｎＳｒｒｇｌｔｚｙＰＤｃｔｔｎＣｏｔｏｌｆｎｉｅｏ
在电力系统正常运行或事故运行中，同步发电机的励磁控制系统起着重要的作用。优良的励磁控制系统不仅可以保证发电机可靠运行，提供合格的电能，而且还可有效地提高系统的技术指标。传统ＰＤ励磁Ｉ控制器结构简单，具有一定的鲁棒性，容易实现，已
目Ｐ前ＩＤ参数的优化方法有很多，单纯形法、专家整定法、梯度法、爬山法等，虽然这些方法都具有
ｔｉａｉ，ｔｅｓａｅｆｃｏｓｏＤｏｎｒｌｐａａｔｒｒｉｅｕｚｌａｉｎａｄｅｔｎｎｔｈｓｂｓｓｈｃｌａｔｒｆＰＩｃｔｏｒｍｅｅｓａｅｇａｎｄｂｙｆｚｙｉｔｏｌｎｐｒｉｅ
ｃｍｐｔｔｎｂｓｄｏｅｖｌｇａｉｔｎａｄｉａｅｏｈｎｅＯｎｌｅｓｌｒｇｌｔｇｏｔｅＰＤｏｕａｉａｅｎｔｏｔｅｖｒａｏｓｒｔｆｃａｇ．ｎｅｆｅｕａｎｆＩｏｈａｉｎｔｉ－ｉｈｃｎｒｌａａｔｒｅｌｅ．ｈｉｌｔｎｒｓａｃａｒｅｕ，ｎｅｒｓｔｈｗｓｔａａｏｔｏｒｍｅｅｓｉｒａｉｄＴｅｓｍｕａｏｅｅｒｈｉｃｒｉｄｏｔａｄｔｕｏｔｔｓｐｓｚｉｓｈｅｌｓｈｉｈｅｃｌｎｙａｃａｄｓｔｈｒｃｅｉｔｓｘｅｌｔｎｍｎａｉｃａａｔｒｓｃ．ｅｄｉｔｃｉ
良好的寻优特性，但存在着一些弊端。单纯形法对初值比较敏感，容易陷入局部最优化解，造成寻优失败；专家整定法则需要大量的经验。因此，本文采用遗传算法来进行参数优化，该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的高效的优化方法。模糊控制器的设计是根据经验来确定它的各个参数和控制规则，以及隶属函数的选择、量化因子及比例因子的选择等。量化因子和比例因子的变化，对控制系统的品质影响很大。因此，优化量化因子和比例因子非常重要，也采用遗传算法对它们进行优化。在这些优化
维普资讯
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基于遗传算法的同步发电自整模糊ＰＤ励磁控制器研究机调Ｉ
基于遗传算法的同步发电机自调整模糊
ＰＤ励磁控制器研究Ｉ
杨永灯１晓萍，杨，邱锦东
（．电秦山联营有限公司，浙江海盐３４０；．１核１３０２西安理工大学电力工程系，陕西西安７０４；３１０８．云南德宏电力股份有限公司，云南潞西６８０）７４０
ＳｎｈｏｏｓＧｅｅａｏｓｄｏｙｃｒｎｕｎｒｔｒＢａｅｎＧＡ
ＹＮＧＹｎ－ｅｇ，ＹＮＧＸａ－ｉｇ，ＱＩＪ－ｏｇＡｏｇｄｎＡｉｏｐｎＬｉｄｎ￣ｌｎ（，ｃａｏｅｎｈｎＪｉｔｅｔｅＣｍｐｎｉｔ，ｉｎ３４０，ｈｎ；１ＮｕｌｒｗｒｓａｎｎｕｏａｙＬｍｉｄＨａａ１３０ＣｉａｅＰＱｉｏＶｒｅｙ
【摘要］本文设计了一种基于遗传算法（Ａ）Ｇ和模糊逻辑推理的同步发电机ＰＤ来自磁控制器。利用遗传算Ｉ
法搜索出一组最优的ＰＤ初始参数。在此基础上，根据系统当前的电压偏差及电压偏差变化率通过模糊推理Ｉ和相关计算得到ＰＤ参数的调整比例系数，实现ＰＤ参数的在线调整。仿真研究结果表明利用该方法设计的ＩＩ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｓｐｐｒｐｏｏｅｉｄｏｙｃｒｎｕｅｅａｏｕｚ－ＩｅｃｔｔｎｃｎｒｌｉａｅｒｐｓｓａｋｎｆｓｎｈｏｏｓｇｎｒｔｒｆｚｙＰＤｘｉｉｏｔｏｅａｏｒ
Ｋｅｙｗｏｒ：ｎｔｃａｇｏｉｈＰＩｃｎｒｌｆｚｙｉｌｔｏｏｌｎｅｕｌｔｏｅｉａｉｎｏｔｏｄｓｇｅｅｌｒｔｍ；Ｄｏｔｏ；ｕｚａｉｎ；ｎｉｅｒｇａｎ；ｘｃｔｔｃｎｒｌｉｌｉｏ
１引言