[1]杨冠鲁,胡欣.神经网络逆系统非线性励磁控制器的设计[J].华侨大学学报(自然科学版),2010,31(5):511-514.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2010.05.0511]
　YANG Guan-lu,HU Xin.Design of Nonlinear Excitation Controller in Neural Network Inverse System[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2010,31(5):511-514.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2010.05.0511]
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神经网络逆系统非线性励磁控制器的设计()
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《华侨大学学报（自然科学版）》[ISSN:1000-5013/CN:35-1079/N]

卷:
第31卷
期数:
2010年第5期
页码:
511-514
栏目:
出版日期:
2010-09-20

文章信息/Info

Title:
Design of Nonlinear Excitation Controller in Neural Network Inverse System
文章编号:
1000-5013(2010)05-0511-04
作者:
杨冠鲁; 胡欣
华侨大学信息科学与工程学院
Author(s):
YANG Guan-lu;  HU Xin
College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China
关键词:
励磁控制;  神经网络;  逆系统;  非线性;  同步发电机
Keywords:
excitation control;  neural network;  inverse system;  nonlinear;  synchronous generator
分类号:
TM343.012
DOI:
10.11830/ISSN.1000-5013.2010.05.0511
文献标志码:
A
摘要:
利用逆系统方法,设计出同步发电机非线性励磁控制律,并加入系统中.把控制与过程状态样本作为非线性导师信号,以训练神经网络控制器,设计一种基于BP神经网络的非线性励磁控制器.仿真结果表明,对于小干扰,神经网络控制器和逆系统控制显示出相同的控制效果; 而对于大干扰,两种控制方式的暂态响应曲线也基本相同.逆系统控制与其训练出的神经网络控制器控制,都显示出基本相同的暂态和稳态性能,但神经网络控制比逆系统控制具有控制规律简单,以及实时性、可靠性和鲁棒性好的特点.
Abstract:
In the paper,the inverse system method are used to design the nonlinear excitation control law and put it in the power system.Then the signal of control and states are used to teach the supervisory and learning controller as the nonlinear teacher signals.A type of nonlinear excitation controller based on back propagation neural network(SNC) is designed.The simulation results show that the inverse system control and the SNC control have nearly controlling performance in the transient state and the steady state for the small disturbance.Furthermore,both of them have similar transient and steady state for larger disturbance.But in practice the SNC controller have better character than the inverse system method.

参考文献/References:

[1] 彭咏龙, 王仁洲, 柳焯. 同步发电机励磁控制研究综述 [J]. 电力情报, 1996(4):1-5.
[2] 韩英铎, 谢小荣, 崔文进. 同步发电机励磁控制研究的现状与走向 [J]. 清华大学学报（自然科学版）, 2001, (4/5):142-146.doi:10.3321/j.issn:1000-0054.2001.04.034.
[3] 吴青华, 蒋林. 非线性控制理论在电力系统中应用综述 [J]. 电力系统自动化, 2001(3):1-10.doi:10.3321/j.issn:1000-1026.2001.03.001.
[4] 吴捷, 柳明. 非线性控制在电力系统中的应用 [J]. 控制理论与应用, 2002(1):15-22.doi:10.3969/j.issn.1000-8152.2002.01.003.
[5] 李春文, 冯元琨. 多变量非线性控制的逆系统方法 [M]. 北京:清华大学出版社, 1991.
[6] 刘广生, 刘泮石, 王文杰. 同步发电机非线性励磁控制的逆系统方法 [J]. 控制与决策, 1993(6):456-460.
[7] 王永骥, 涂健. 神经元网络控制 [M]. 北京:机械工业出版社, 1999.
[8] 杨冠鲁, 李元杰. 神经网络SNC无刷柴油发电机励磁控制器 [J]. 华侨大学学报(自然科学版), 2001(3):317-320.doi:10.3969/j.issn.1000-5013.2001.03.021.

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备注/Memo

备注/Memo:
福建省自然科学基金资助项目(E0510021); 国务院侨办科研基金资助项目(04QZR04)
更新日期/Last Update: 2014-03-23