[发明专利]一种基于人工神经网络的自整定PID发电机控制系统

说明书

本发明是一种基于人工神经网络的自整定PID发电机控制系统，该控制系统主要包括人工神经网络控制模块、PID控制模块、状态检测模块、执行模块和发电机输出模块，所述PID控制模块的控制参数K_p、K_i和K_d由人工神经网络控制模块自动整定。采用本发明技术方案，控制系统能够自动适应发电机状态或外部环境等系统参数的变化，大大提高了控制系统的鲁棒性和工作可靠性，并使控制精度大大提高，增加了发电机组的能源利用效率，减少了发动机尾气排放，降低了噪声和振动，此外，本发明控制系统采用了人工神经网络训练与识别控制分离的方式，大大降低了控制系统的成本，具有很高的性价比。

技术领域

本发明是一种发电机控制系统，尤其是基于人工神经网络的自整定PID数码发电机智能控制系统及相应的方法。

背景技术

发电机组主要由发动机、发电机和电控系统组成，能将燃油的化学能转化为电能，具有广泛的应用，例如：应急用电、野外作业、灾害救治、户外生活及旅行、游艇及车辆自备电源、移动通讯基站等诸多场合。

在传统发电技术的基础上，采用多极永磁发电机的数码发电机组引入了电力电子技术，将发电机技术扩展为发电机电源技术, 实现了发电机的高性能化。数码发电机组中的核心部件是逆变控制器，逆变控制器是高速发动机电控系统和多级永磁发电机控制系统的集成，逆变控制器采用前级整流、后级逆变的A-D-A逆变方式，或者只采用整流和稳压技术，使得永磁发电机转速、气隙磁场与输出电压之间没有了直接的联系，发电机的转速及磁场变化不会再对输出电压造成大的直接性的波动，在高速发动机电子调速控制的配合下，能够在各种转速下将多极永磁发电机输出的三相中频交流电转换为电压稳定的单相工频交流电或直流电，大大提高了发电机组的能量密度、效率和输出技术指标。

电子调速的数码发电机组通常采用PID闭环控制系统对发动机进行控制，PID控制系统由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成，PID控制器根据系统检测或操作偏差，通过K_p，K_i和K_d三个参数的设定，利用比例、积分和微分运算获得所需调节量以对系统进行反馈控制。由于PID控制器具有结构简单、成本低、鲁棒性强、可靠性高、为现场设计人员所熟悉等优点，目前绝大部分数码发电机组都采用PID闭环控制系统对发动机节气门开度进行实时控制，调速系统的最终控制目标是要让发动机输出的功率与发电机所加负载功率一致，使加、卸载时逆变控制器输出电压稳定，并且要保证发动机转速稳定，不能游车或熄火。但是常规PID控制有许多不完善之处，其中最主要的问题就是PID控制器K_p，K_i和K_d三个参数的整定问题，且一旦整定计算好后，在整个控制过程中这三个参数都是固定不变的，而实际中，由于发动机混合气燃烧做功过程非常复杂，尤其当发动机零部件状态加工制造误差较大时，将出现更为复杂的非线性时变系统特征，发动机输出扭矩和转速受多种因素影响而无法精确建模，在某种状态和环境下整定计算出的PID控制器参数，一旦工作环境或大批量生产时发电机组零部件状态发生变化，这些设定好的控制器参数就不适用了，常规PID控制系统就很难达到最佳的控制效果，数码发电机组容易出现熄火、游车和稳态转速偏差大等问题。

本专利正是着眼于数码发电机组所采用的常规PID控制器的不足，利用人工神经网络的自学习功能自动整定PID控制器参数，将人的智能以非线性控制形式引入到控制器的设计中，从而将数码发电机组的常规PID控制器改进为智能PID控制器，使得在发电机组状态或工作环境等系统参数发生变化时，PID控制器的控制参数K_p，K_i和K_d能够随之自动调整，使系统在任何运行状态下均能得到远比传统PID控制更好的控制性能，大大提高了控制系统的鲁棒性和工作可靠性，并使控制精度大大提高，增加了发电机组的能源利用效率，减少了发动机尾气排放，降低了噪声和振动。此外本专利控制系统采用了人工神经网络训练与识别控制分离的方式，大大降低了控制系统的成本，具有很高的性价比。

发明内容