[1]刘清.用微粒群算法实现水轮机调节器参数的优化设计[J].南京师范大学学报(工程技术版),2005,05(03):041-44.
 LIU Qing.Optimization Design of Hydro Turbine Governor Parameters by PSO Algorithm[J].Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology),2005,05(03):041-44.
点击复制

用微粒群算法实现水轮机调节器参数的优化设计
分享到:

南京师范大学学报(工程技术版)[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
05卷
期数:
2005年03期
页码:
041-44
栏目:
出版日期:
2005-09-30

文章信息/Info

Title:
Optimization Design of Hydro Turbine Governor Parameters by PSO Algorithm
作者:
刘清
南京师范大学数学与计算机科学学院 江苏南京210042
Author(s):
LIU Qing
School of Mathematics and Computer Science, Nanjing Normal University, Jiangsu Nanjing 21004, China
关键词:
微粒群优化 水轮机 PID调节器 参数优化
Keywords:
particle sw arm optim ization hydro turbine PID governo r optim izing pa rame ters
分类号:
TK730;
摘要:
目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取,它往往不易获得最佳参数.为了保证获得最优水轮机PID调节器参数,本文研究了利用微粒群优化(PSO)算法进行参数优化设计的新方法.PSO算法是一种新的仿生优化方法,具有结构和运算简单的优点.仿真试验结果表明,用微粒群算法优化水轮机调节器参数,可以获得满意的控制精度和效率.与改进的遗传算法优化结果相比,各项控制性能指标(如调节时间、负调、超调量等)都优于遗传算法整定的PID调节器.
Abstract:
In genera,l PID control algor ithm rem a ins themo st popu la r approach to hydro turbine gove rno r sy stem s. To g ain optim ization param e ters of hydro turb ine PID gove rno r, th is paper interprets the approach o f optim ization design ing that uses the Particle Sw arm Optim iza tion ( PSO) a lgo rithm. PSO is a new evo lu tionary a lgo rithm and is sim ple in structure and easy to opera te. W hen param eters of hydro turb ine PID governor are optim ized by using PSO a lgorithm, the exper iments show exce llent results in term o f contro l accuracy and effectiveness. The resu lts are superior to the ones obta ined by im proved genetic algor ithm in term of response time, outpu t overshoot and undershoot for a step reference.

参考文献/References:

[ 1] 沈祖诒. 水轮机调节系统分析[M ]. 北京: 中国水利水电出版社, 1991. 157- 193
[ 2] 金波, 朱世强. 用正交试验法整定PID 控制器参数 [ J] . 中国机械工程, 2000, 11( 6): 682- 683.
[ 3] 龚崇权, 蔡维由. 基于遗传算法的水轮机调节系统最优参数整定[ J]. 电力系统自动化, 2002, 26( 15): 57- 59.
[ 4] 廖忠, 沈祖诒. 基于正交交叉操作的遗传算法及在水轮机调速器参数优化中的应用[ J]. 大电机技术, 2003( 5): 61 -64.
[ 5] 南海鹏, 王涛, 等. 基于改进遗传算法的水轮机调速器参数优化[ J] . 水利学报, 2002, 33( 10): 57 -61.
[ 6] Ay ed Sa lm an, Im tiaz Ahm ad, Sabah A-lM adan.i Particle swarm optim ization fo r task assignm ent prob lem [ J]. M -i c roprocessors and M icrosy stem s, 2002, 22 ( 10 ): 363- 371.
[ 7] Parsopou los K E, V raha tisM N. Recent approach to g loba l optim ization problem s through Partic le Sw arm Optim ization[ J] . Neura l Compu ting, 2002, 1( 2): 235- 306.

相似文献/References:

[1]刘益剑.水轮机组调节的模糊控制算法研究[J].南京师范大学学报(工程技术版),2005,05(01):035.
 LIU Yijian.Research on the Fuzzy Control Algorithm of Hydraulic System[J].Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology),2005,05(03):035.

备注/Memo

备注/Memo:
作者简介: 刘清( 1962-) , 博士, 副教授, 主要从事智能控制与现场总线测控系统的研究与开发. E-m ail: L iuq ing@ n jnu. edu. cn
更新日期/Last Update: 2013-04-29