模糊CMAC控制器及其在統(tǒng)一潮流控制器應(yīng)用的研究.pdf

1、本文在簡單介紹了模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的研究現(xiàn)狀及其在電力系統(tǒng)中電廠過程控制、電力系統(tǒng)穩(wěn)定器、勵磁控制、自動重合閘、繼電保護(hù)及其它方面的應(yīng)用情況，從而引出本研究課題的核心部分：模糊CMAC控制器及其在統(tǒng)一潮流控制器應(yīng)用的研究的立題，并指出研究課題的實際意義。之后深入闡述傳統(tǒng)CMAC控制器及模糊CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點?！　〗又鴮⒆越M織機(jī)制及其實現(xiàn)規(guī)則引入模糊CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以求通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織機(jī)制來減少人們先驗知識對模

2、糊邏輯規(guī)則設(shè)計造成的影響。文中詳細(xì)論述自組織模糊CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中g(shù)uassian型隸屬函數(shù)的近似度、節(jié)點及其連接的變化、隸屬函數(shù)的產(chǎn)生、模糊邏輯規(guī)則的產(chǎn)生和學(xué)習(xí)算法推導(dǎo)過程。另外為了減少控制系統(tǒng)中的辯識環(huán)節(jié)，文中采用直接控制方式，并對梯度下降法的求導(dǎo)問題作出特殊的處理，導(dǎo)出不依賴被控對象的準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的訓(xùn)練算法，設(shè)計出具有較強(qiáng)魯棒性的自組織模糊CMAC控制器，然后將這種控制器分別應(yīng)用于具有定常線性的、時變的及某些非線性特性的控制系統(tǒng)中

3、，取得了良好的仿真效果，說明上述的設(shè)計方法的有效性?！　≈笪闹惺状翁岢鰧⑦z傳算法及梯度下降法應(yīng)用于模糊CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用遺傳算法的全局收斂特性來離線訓(xùn)練模糊CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以獲得參數(shù)的“準(zhǔn)最優(yōu)值”，再采用梯度下降法在線訓(xùn)練模糊CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，提高搜索速度，以獲得參數(shù)的“最優(yōu)值”，最后設(shè)計成基于遺傳算法和梯度下降法相結(jié)合的模糊CMAC控制器，并將其分別應(yīng)用于定常、時變的及非線性的控制系統(tǒng)中。MATLAB仿真結(jié)果表明

4、：這種模糊CMAC控制器具有滿意控制效果?！　∽詈笤谘芯繋в薪y(tǒng)一潮流控制器的單機(jī)無窮大電力系統(tǒng)中同步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型、UPFC的數(shù)學(xué)模型、d-q軸解耦控制方程和電容器端電壓的動態(tài)方程的同時，深入分析UPFC中功率元件的電壓空間矢量脈寬調(diào)制的原理技術(shù)及實現(xiàn)方法。之后文中首次提出將電流預(yù)測、d-q軸解耦控制、電壓空間矢量脈寬調(diào)制及自組織模糊CMAC控制器、基于遺傳算法和梯度下降法結(jié)合的模糊CMAC控制器相結(jié)合來構(gòu)造有功功率、無功功率和節(jié)點電