自适应PID控制在试验电源组中的应用
来源： 作者： 发布时间：2016-08-01 07:02:56 浏览量：摘 要： 将神经元自适应的控制模型与常规PID控制算法相结合，设计了一种自适应PID控制器，并将其应用于风力发电机试验系统电源组的控制系统中。该控制器不仅结构简单、参数易于整定，且具有较好的自适应和自学习功能。结果表明，应用神经元PID控制的风力发电机试验系统的电源组控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化，具有较强的自适应性和优良的控制性能。
关键词： 试验系统；风力发电机；神经元自适应控制；PID控制
目前风力发电试验系统所使用的电源控制系统，其调节对象具有时变性、多样性、不确定性和非线性等特点，因此针对该试验电源组控制系统难以建立精确的数学模型，而且试验电源组控制系统的动态特性及运行参数http://www.ruishen.net.cn/大功率电感器依赖于它的运行环境与运行工况。由于其控制参数是在一定条件（如环境、工况等）下设定的，当条件发生变化时，原整定参数不再适应于当前对象的动态特性，以至于使控制品质下降。而常规的PID控制的参数是根据调节对象的数学模型来进行整定的，所以对于风力发电试验系统电源组控制采用常规的PID控制器难以取得理想控制效果[1]。为了克服常规PID 控制存在的缺点，将神经元自适应PID控制器引入风力发电试验系统电源组控制中。
本文是基于湖南省科技计划项目——风力发电机智能综合测控系统的研究，根据试验过程要求自动实现试验电源组各单元的控制，将神经元自适应PID控制用于电源组控制系统，以实现理想的控制效果。将神经元PID控制器的工程应用与仿真研究相结合，在实现神经元PID控制的优良性能的基础之上，探索神经元自适应PID控制器参数的工程整定方法。
1 风力发电机试验系统电源组控制系统
图1所示为风力发电机试验系统电源组的控制系统结构框图，系统是由神经元自适应PID控制器、调节器、触发器、执行机构、滤波、辨识环节、检测电路、负载构成的一个闭环控制回路。
将给定信号（电压、电流）的输入值与负载电压、电流检测反馈值进行比较,为了消除给定输入值与反馈值的误差,将误差送入神经元自适应控制器，由调节器产生的控制信号根据一定的算法来进行调整,发出电压、电流信号给执行机构，以实现电压（转速）及电流闭环控制,无差调节。在电源组内部设置一个辨识环节，能有效辨识给定与输出信号，从而实现输出电流和输出电压（转速）的稳定[2]。因此，由外部电网和负载波动等引起的电流变化，均可通过快速调节输出电压而保持输出电流的稳定以及良好的调节性能。充分利用神经元自适应PID控制的自学习和自适应能力来克服负载的波动，从而实现电源组稳定、可靠地长期运行。
2 神经元自适应PID控制器设计
2.1 神经元自适应PID控制器的基本原理
在神经网络控制中，单神经元是最基本的控制单元。神经元PID 控制器具有现场整定参数简单、便于现场调试的重要特点, 能够大大改善典型非线性时变对象的动态性能, 能够适应过程的时变特性, 以保证控制系统在最佳状态下运行[3]。
神经元自适应PID控制的结构如图2所示。图中转换器的输入反映被控过程及控制设定的状态。设r(k)为设定值，y(k)为输出值，误差e(k)经转换器转换后成为神经元的输入量x1(k)、x2(k)、x3(k)。利用神经元的在线调整功能，把神经网络应用于PID控制系统中,以改善常规PID的控制性能[4-5]。
其增量式表示为：
由式(1)、(2)、(3)可知神经元控制器输出的x1(k)、x2(k)、x3(k)即为PID调节器的比例、积分、微分输入，而w1、w2、w3即为对应的加权系数[6-7]。神经元自适应PID控制器通过某种学习算法不断更新修改加权系数，从而实现自动适应被控对象的状态环境变化的自学习、自适应功能，所以神经元PID控制器也可称为在线自适应PID控制器。
2.2 自适应控制规律
(1)一般神经元PID控制规律
本文采用的一般神经元自适应PID控制的控制规律为：
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