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    同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)的無模型控制研究

    2015-01-04 06:24:02王桂艷施偉鋒
    船電技術(shù) 2015年7期
    關(guān)鍵詞:發(fā)電機(jī)模型系統(tǒng)

    王桂艷,施偉鋒,張 威

    (上海海事大學(xué),上海 201306)

    0 引言

    勵(lì)磁控制對(duì)穩(wěn)定發(fā)電機(jī)的端電壓、調(diào)整電力系統(tǒng)的無功功率具有重要的作用,故對(duì)發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制的研究具有十分重要的意義。發(fā)電機(jī)組是一個(gè)具有強(qiáng)耦合性的非線性系統(tǒng),通過辨識(shí)得到的降階線性模型準(zhǔn)確性差,故基于降階模型的控制效果很難保證。針對(duì)系統(tǒng)的非線性特點(diǎn),模糊控制[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]等智能算法被廣泛應(yīng)用于勵(lì)磁系統(tǒng)的控制。模糊控制依賴專家經(jīng)驗(yàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型形式復(fù)雜,計(jì)算量大,不利于工程實(shí)現(xiàn)。因此,尋找不依賴精確模型,在線計(jì)算快、綜合控制效果好的算法具有很重要的意義。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制是一種基于數(shù)據(jù)的控制方法,在不同領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用,在勵(lì)磁控制方面也取得了一定的研究成果。文獻(xiàn)[3]將迭代學(xué)習(xí)控制引入勵(lì)磁控制系統(tǒng),結(jié)合PID反饋控制和迭代學(xué)習(xí)前饋控制設(shè)計(jì)了勵(lì)磁控制器,使系統(tǒng)在有限時(shí)間內(nèi)迅速準(zhǔn)確地跟蹤期望軌跡,且具有更好的魯棒性。文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了發(fā)電機(jī)的基于無模型控制算法的廣域阻尼控制器,該控制器在系統(tǒng)發(fā)生故障和擾動(dòng)期間可實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整,解決傳統(tǒng)廣域阻尼控制器在部分運(yùn)行方式下性能降低的問題。

    無模型自適應(yīng)控制(Model Free Adaptive Control,MFAC)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制算法的一種形式,由候忠生于1994年提出[5]。它不依賴對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)輸入、輸出數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制,在交通運(yùn)輸、化工、直線電機(jī)控制、鍋爐溫度控制、輪船減搖、電力行業(yè)等得到廣泛的應(yīng)用[6]。該方法具有算法簡單、適用于非線性系統(tǒng)的特點(diǎn)。

    本文在分析無模型自適應(yīng)控制算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)具有穩(wěn)態(tài)增益的系統(tǒng),提出了改進(jìn)的無模型控制算法。以機(jī)端電壓為控制目標(biāo),設(shè)計(jì)了基于無模型控制算法的勵(lì)磁控制器。發(fā)電機(jī)的單機(jī)系統(tǒng)仿真結(jié)果表明了無模型算法應(yīng)用于勵(lì)磁控制的有效性。

    1 勵(lì)磁系統(tǒng)模型

    勵(lì)磁控制系統(tǒng)由 AVR(自動(dòng)電壓調(diào)節(jié)器)、勵(lì)磁機(jī)和同步發(fā)電機(jī)組成。本文研究的發(fā)電機(jī)交流勵(lì)磁控制系統(tǒng),如圖1所示。

    圖1 發(fā)電機(jī)交流勵(lì)磁控制系統(tǒng)

    Gc(s)表示自動(dòng)電壓調(diào)節(jié)器的傳遞函數(shù)。

    勵(lì)磁機(jī)模型可表示為:

    其中,KE為勵(lì)磁機(jī)增益,一般取為1,Eτ為勵(lì)磁機(jī)負(fù)載時(shí)的時(shí)間常數(shù)。

    發(fā)電機(jī)的線性化模型可以表示為:

    其中,KG表示發(fā)電機(jī)計(jì)及飽和后的動(dòng)態(tài)增益,是發(fā)電機(jī)偏差ΔVG和勵(lì)磁電壓偏差ΔVF的比值,Gτ為發(fā)電機(jī)的時(shí)間常數(shù);發(fā)電機(jī)從滿載到空載的取值為KG=0.7~1,Gτ=1~2s[7]。

    電壓傳感器模型可表示為:

    其中,KR為傳感器增益,Rτ為時(shí)間常數(shù),其值一般為:0.001~0.06s。

    2 無模型自適應(yīng)控制的基本原理

    2.1 無模型自適應(yīng)控制原理

    考慮單輸入單輸出(SISO)非線性系統(tǒng):

    其中,y(k)∈?,u(k)∈?分別表示在k時(shí)刻系統(tǒng)的輸出和輸入數(shù)據(jù);ny,nu為正整數(shù),表示未知系統(tǒng)的階數(shù);f(·)為未知的非線性系統(tǒng)。

    假設(shè)被控系統(tǒng)滿足以下條件:1)對(duì)某一給定的系統(tǒng)期望輸出yd(k),存在一致有界的可行控制輸入信號(hào),使得系統(tǒng)在此控制輸入信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下,其輸出等于期望輸出yd(k);2)f(·)關(guān)于各個(gè)變量都存在連續(xù)的偏導(dǎo)數(shù);3)系統(tǒng)滿足廣義 Lipchitz條件,即滿足對(duì)任意的k和 Δu(k)≠ 0,不等式成立。其中,b為一常數(shù)

    若系統(tǒng)(4)滿足以上假設(shè)條件,對(duì)整數(shù)Ly(0≤Ly≤ny)和Lu(1≤Lu≤nu),則一定存在一個(gè)偽梯度向量Φ(k),使得被控系統(tǒng)可描述為如下的動(dòng)態(tài)線性化形式:

    考慮梯度準(zhǔn)則函數(shù):

    極小化準(zhǔn)則函數(shù)(6),可得偽偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)值:

    其中,μ>0,為權(quán)重因子,η為步長因子,η∈(0,2],Δ Ψ(k)=Ψ(k)-Ψ(k-1)。若≤ε,則(k)=(1)。其中ε是一個(gè)充分小的正數(shù),Φ?(1)為偽梯度向量的初始值。

    考慮控制準(zhǔn)則函數(shù):

    式中,λ>0,為權(quán)重因子,影響系統(tǒng)的快速性和穩(wěn)定性;yd(k+1)為期望輸出。

    極小化式(8),可得MFAC的控制率,如(9)式。其中,ρ為步長因子,ρ∈(0,1]。

    2.2 改進(jìn)的無模型控制算法

    無模型控制器的設(shè)計(jì)從功能組合的角度出發(fā),即根據(jù)系統(tǒng)的控制功能要求,得出滿足控制要求表達(dá)式,最優(yōu)化組合功能得到相應(yīng)的控制率。

    實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),無模型控制方法應(yīng)用于勵(lì)磁系統(tǒng)控制的快速性并不理想??紤]具有穩(wěn)定增益的系統(tǒng),當(dāng)系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí),控制器的輸出控制量和被控對(duì)象的輸出是一種固定增益的線性關(guān)系,基于這一點(diǎn),本文進(jìn)行了一種改進(jìn)的無模型控制方法研究。

    考慮系統(tǒng)(4),假設(shè)此系統(tǒng)具有穩(wěn)態(tài)增益,并設(shè)其靜態(tài)模型如式(10)所示。

    其中:為系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)增益,c為常數(shù)。

    控制準(zhǔn)則函數(shù):

    其中,w>0為權(quán)重因子,w與λ一同限制控制量u(k)的變化,從而影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

    取Lu=1,Ly=0,對(duì)準(zhǔn)則函數(shù)(11)求極小值,得改進(jìn)MFAC的控制率:

    對(duì)比準(zhǔn)則函數(shù)(8)和(11),準(zhǔn)則函數(shù)(11)中增加了一項(xiàng)。當(dāng)系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí),u(k)與yd(k)是一種線性關(guān)系,故從理論上來講,準(zhǔn)則函數(shù)中新增加的一項(xiàng)有利于提高系統(tǒng)的快速性。令式(12)中的w=0,即可得普通的無模型控制率。

    將無模型控制算法應(yīng)用于同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制,控制原理如圖2所示。首先,MFAC動(dòng)態(tài)線性化模塊由勵(lì)磁系統(tǒng)的輸入、輸出數(shù)據(jù)的增量構(gòu)建性能指標(biāo),最優(yōu)化性能指標(biāo)得到偽偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)值;然后MFAC控制輸出模塊結(jié)合偽偏導(dǎo)數(shù),最優(yōu)化控制性能指標(biāo)計(jì)算輸出控制量u(k),從而實(shí)現(xiàn)勵(lì)磁系統(tǒng)的無模型控制。通過不斷地辨識(shí)偽偏導(dǎo)數(shù),調(diào)整輸出控制量,實(shí)現(xiàn)整個(gè)勵(lì)磁系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制。

    圖2 發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)的無模型控制原理圖

    3 單機(jī)系統(tǒng)仿真研究

    根據(jù)圖2所示的勵(lì)磁系統(tǒng)的無模型控制原理圖,進(jìn)行仿真,對(duì)比分析發(fā)電機(jī)空載及帶載情況下無模型自適應(yīng)控制方法的性能。

    3.1 發(fā)電機(jī)空載仿真分析

    設(shè)置勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)為:KE=1,τE=0.15,KG=1,τG=2,KR=1,τR=0.02。編寫MFAC算法的 S-function,在 Simulink中搭建整個(gè)系統(tǒng)的模型。對(duì)比分析圖1所示的同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)的MFAC直接控制及改進(jìn)的MFAC的控制性能。

    1)無模型自適應(yīng)控制

    參數(shù)設(shè)置:λ=40,ρ=0.4,μ=0.16,η=1,φ(1)=1.2,Lu=1,Ly=0 。

    圖3 勵(lì)磁系統(tǒng)MFAC和PID控制仿真結(jié)果

    仿真結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以看出:當(dāng)t=20 s時(shí),MFAC控制的端電壓值達(dá)到給定值,即響應(yīng)時(shí)間為20 s,而PID的響應(yīng)時(shí)間為10 s,顯然,MFAC算法的快速性不太好。在圖中可以看到偽偏導(dǎo)數(shù)φ(k)的更新過程,其更新周期與輸出響應(yīng)時(shí)間基本一致,這反映了MFAC算法的工作原理,在每個(gè)采樣周期內(nèi),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)得到相應(yīng)的偽偏導(dǎo)數(shù),然后根據(jù)得到的偽偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算控制量,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制;當(dāng)辨識(shí)過程穩(wěn)定時(shí),系統(tǒng)的響應(yīng)也趨于穩(wěn)定。

    2)改進(jìn)的無模型自適應(yīng)控制

    參數(shù)設(shè)置:發(fā)電機(jī)空載時(shí),根據(jù)測定的參數(shù)值,得g0=1,c=0,λ=1.1,w=0.47,ρ=0.4,μ=0.16,η=1,φ(1)=1.2。

    仿真結(jié)果如圖4所示。從圖4中可以看出,改進(jìn)的MFAC控制的勵(lì)磁系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間為4s,相對(duì)于普通MFAC,改進(jìn)的MFAC算法的快速性提高很多;偽偏導(dǎo)數(shù)的更新周期約為 3s,符合MFAC的工作原理。而且,w的引入使得算法對(duì)其他參數(shù)變得不太敏感,參數(shù)w的值調(diào)整簡單,故改進(jìn)MFAC算法具有很強(qiáng)的實(shí)用性。

    圖4 勵(lì)磁系統(tǒng)的改進(jìn)的MFAC控制仿真結(jié)果

    3.2 發(fā)電機(jī)帶載仿真分析

    柴油發(fā)電機(jī)帶載仿真如圖5所示。柴油發(fā)電機(jī)的原動(dòng)機(jī)部分采用Simulink中的原動(dòng)機(jī)模型,勵(lì)磁系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

    圖5 柴油發(fā)電機(jī)帶載仿真圖

    發(fā)電機(jī)參數(shù):Pn=3.125MVA,fn=6 0Hz,Vn=2 400V,xd=1.56,0.296,=0.177,xq=1.06,=0.177,x1=0.052,=3.7,=0.05。

    異步電動(dòng)機(jī)參數(shù):Vn=2400V,Pn=2250×746W,Tl=2 000N·mfn=60Hz,Rs=0.092,Lls=0.266/377H,Rr=0.022Ω,Llr=0.226/377,Lm=13.04/377。

    負(fù)荷1的參數(shù):L1=1MW。

    圖6 勵(lì)磁系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)

    柴油發(fā)電機(jī)帶負(fù)載 L1和一臺(tái)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行,由上述的參數(shù)設(shè)置,發(fā)電機(jī)的工況已確定。通過實(shí)驗(yàn)測得,此穩(wěn)態(tài)工況下Vt/Vf=1 /1.392。

    1)同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)的改進(jìn) MFAC算法仿真分析。

    參數(shù)設(shè)置:g0=1 /1.392,c=0,λ=2.27,ρ=0.595,μ=1,η=1,φ(1)=1.51,w=0.1。

    圖7 改進(jìn) MFAC勵(lì)磁控制的勵(lì)磁電壓和發(fā)電機(jī)端電壓

    圖8 偽偏導(dǎo)數(shù)

    仿真結(jié)果如圖7、圖8所示。從圖7中可以看出:在t=2.7s時(shí),發(fā)電機(jī)的端電壓達(dá)到穩(wěn)態(tài)值,改進(jìn)的MFAC算法進(jìn)行勵(lì)磁控制的快速性是很好的,說明了該算法的可行性。從圖8中可以看到偽偏導(dǎo)數(shù)的更新過程。

    2)t=8 s~10 s時(shí),系統(tǒng)的電壓傳感器受白噪聲干擾,噪聲功率為0.0001,采樣時(shí)間為 0.1 s,控制器參數(shù)設(shè)置不變,仿真結(jié)果如圖9所示。

    在圖9(a)中,實(shí)線為PID控制的仿真結(jié)果,虛線為改進(jìn)的MFAC控制的結(jié)果??梢钥闯?,電壓傳感器受白噪聲干擾后,PID控制的輸出電壓的波動(dòng)程度約為 2.5%,改進(jìn)的 MFAC控制的輸出電壓約為 0.5%。顯然,改進(jìn)的 MFAC算法比PID算法抗干擾性能更好。圖9(b)顯示偽偏導(dǎo)數(shù)φ(k)的更新情況,在t=8~10 s時(shí),偽偏導(dǎo)數(shù)再次更新,t=10 s時(shí),φ(k)的值達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

    圖9 電壓傳感器受白噪聲干擾仿真結(jié)果

    3)系統(tǒng)的電壓傳感器發(fā)生數(shù)據(jù)傳輸延遲故障,延遲時(shí)間為0.1 s。仿真結(jié)果如圖10所示。

    從圖10(a)中可以看出:當(dāng)電壓傳感器發(fā)生數(shù)據(jù)傳輸延遲故障時(shí),改進(jìn)的MFAC控制器依然能夠?qū)崿F(xiàn)很好的控制,而PID控制的輸出電壓產(chǎn)生較大的振蕩。圖10(b)反映了偽偏導(dǎo)數(shù)φ(k)的更新過程。綜合2)、3)仿真結(jié)果,當(dāng)傳感器出現(xiàn)故障時(shí),無模型算法依然可以實(shí)現(xiàn)很好的控制,說明了無模型控制具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性。

    4 總結(jié)

    本文針對(duì)具有穩(wěn)定增益的系統(tǒng),提出了一種改進(jìn)的MFAC算法,算法參數(shù)調(diào)整簡單。對(duì)于某一確定工況運(yùn)行的柴油發(fā)電機(jī),運(yùn)用MFAC算法完成了勵(lì)磁控制器的設(shè)計(jì)。從單機(jī)系統(tǒng)的仿真結(jié)果得出,改進(jìn)MFAC算法的快速性是比較好的;在傳感器發(fā)生故障時(shí),MFAC算法展現(xiàn)了極強(qiáng)的自適應(yīng)性,使得系統(tǒng)在故障情況下仍能夠保持很好的穩(wěn)定性。這也體現(xiàn)了MFAC算法實(shí)時(shí)更新代表模型信息的偽偏導(dǎo)數(shù)的優(yōu)越性。但本文只是針對(duì)于確定工況運(yùn)行的勵(lì)磁系統(tǒng),應(yīng)用性不是很廣泛,MFAC在勵(lì)磁系統(tǒng)控制中的應(yīng)用仍需進(jìn)一步的研究。

    圖10 電壓傳感器數(shù)據(jù)傳輸延遲故障仿真結(jié)果

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