彭 飛, 王曉顏

(1.安徽中匯規(guī)劃勘測設(shè)計研究院股份有限公司,安徽銅陵，244002；2.銅陵市華興化工有限公司，安徽銅陵，244000)

基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器的研究

彭 飛1, 王曉顏2

(1.安徽中匯規(guī)劃勘測設(shè)計研究院股份有限公司,安徽銅陵，244002；2.銅陵市華興化工有限公司，安徽銅陵，244000)

傳統(tǒng)PID勵磁控制器在現(xiàn)代電力系統(tǒng)快速發(fā)展的背景下，已經(jīng)很難滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)的各項高性能指標(biāo)。在分析同步發(fā)電機勵磁控制系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上提出一種基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器，這種控制器能夠克服常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勵磁控制器收斂過程慢、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間長等問題。經(jīng)過仿真研究和分析，采用改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器控制效果好，收斂速度快，具有很強的動態(tài)特性以及魯棒性，效果優(yōu)于傳統(tǒng)的PID勵磁控制器。

硫酸生產(chǎn) 余熱發(fā)電 勵磁 PID控制 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

硫鐵礦制酸焙燒工序過程中會產(chǎn)生大量蒸汽，為有效利用蒸汽，在現(xiàn)代硫鐵礦制酸系統(tǒng)中都配套建設(shè)發(fā)電系統(tǒng)，即利用生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的蒸汽來發(fā)電，不但節(jié)約能源，保護環(huán)境，同時也能為生產(chǎn)企業(yè)帶來可觀的經(jīng)濟效益。硫酸生產(chǎn)配套的發(fā)電系統(tǒng)在利用蒸汽發(fā)電過程中，發(fā)電機的穩(wěn)定運行至關(guān)重要，直接關(guān)系到整個硫酸生產(chǎn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，而發(fā)電機穩(wěn)定運行的各個設(shè)備中發(fā)電機勵磁控制器尤為重要。勵磁控制器是發(fā)電機控制系統(tǒng)的重要組成部分，其性能狀況直接影響著電力系統(tǒng)的穩(wěn)定及電能質(zhì)量的好壞。因此，對發(fā)電機勵磁控制器的研究，具有豐富的理論意義和實際應(yīng)用意義。

在傳統(tǒng)的勵磁控制方法中，PID控制器結(jié)構(gòu)相對簡單，魯棒性較好，因此應(yīng)用比較廣泛，對這種控制器的研究也比較多，并取得了很多理論研究成果和實際應(yīng)用成果[1-4]。隨著電力網(wǎng)絡(luò)的日趨復(fù)雜、電力綜合性能指標(biāo)的不斷提高，對發(fā)電機勵磁控制器也提出了更高的要求。因此，傳統(tǒng)的PID控制器已經(jīng)逐漸不能滿足日益提高的控制要求。在現(xiàn)代眾多研究和設(shè)計中，將智能控制與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合的應(yīng)用方法是一個新的方向，比如基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器，這種勵磁控制器能夠根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出、外界干擾等狀態(tài)的變化實時調(diào)節(jié)PID參數(shù)，對運行中的PID勵磁控制器實現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié)，能夠保證勵磁系統(tǒng)穩(wěn)定，抗干擾能力強，魯棒性能優(yōu)越。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的勵磁控制器良好性能的前提是對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，訓(xùn)練效果好壞以及訓(xùn)練時間的長短與算法息息相關(guān)，常規(guī)BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的不足之處就在于其訓(xùn)練時間較長，收斂速度較慢。將改進的BP算法和PID控制器結(jié)合起來應(yīng)用于發(fā)電機勵磁系統(tǒng)，提出一種基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器，在保留常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器原有優(yōu)點的基礎(chǔ)上對控制器的性能進行提升，進一步優(yōu)化勵磁控制器的性能。

1 勵磁系統(tǒng)

同步發(fā)電機的勵磁控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，從功能上劃分主要有勵磁控制器、功率放大器、勵磁機、同步發(fā)電機以及電壓測量比較單元。勵磁控制系統(tǒng)原理見圖1。

圖1 勵磁控制系統(tǒng)原理

圖中，Vref為控制系統(tǒng)的輸入，Vout為控制系統(tǒng)的輸出；τ為時間常數(shù)，K為放大系數(shù)；Vc、VR、VF為控制系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的輸出。

2 控制器設(shè)計

2.1 改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計

該設(shè)計基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器，即通過改進BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時調(diào)節(jié)PID勵磁控制器，實現(xiàn)對PID勵磁控制器參數(shù)的動態(tài)調(diào)節(jié)，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，增強系統(tǒng)的抗干擾能力，保證系統(tǒng)具有良好的動態(tài)特性和優(yōu)越的魯棒性能。勵磁控制器結(jié)構(gòu)見圖2。

2.2 改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法

經(jīng)典增量式數(shù)字PID的控制算法為[5]：

u(k)=u(k-1)+kp[e(k)-e(k-1)+ki(k)+kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]

(1)

圖2 勵磁控制器結(jié)構(gòu)示意

式(1)中，為比例系數(shù)，為積分系數(shù)，為微分系數(shù)。

取性能指標(biāo)函數(shù)為：

(2)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選取三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別為輸入層、一個隱含層、輸出層。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖3。

圖3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入為：

(3)

式(3)中，M為輸入變量的個數(shù)，根據(jù)被控系統(tǒng)的復(fù)雜程度以及實際需要選取。

網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸入為：

(4)

輸出為：

(5)

隱含層神經(jīng)元的活化函數(shù)取正負對稱的Sigmoid函數(shù)：

(6)

網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入為：

(7)

輸出為：

(8)

文中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為3個輸出，分別對應(yīng)PID勵磁控制器的3個參數(shù)kp、ki、kd，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對PID勵磁控制器的這3個參數(shù)實現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié)，即：

(9)

(10)

(11)

輸出層神經(jīng)元的活化函數(shù)取非負的Sigmoid函數(shù)：

(12)

非負的Sigmoid函數(shù)能夠保證輸出的三個參數(shù)不為負值。

根據(jù)式(2)所描述的性能指標(biāo)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中必須對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)進行修正。常規(guī)BP學(xué)習(xí)算法是利用梯度下降法，按照E(k)對加權(quán)系數(shù)的負梯度方向進行搜索調(diào)整，并增加一個慣性項，以使搜索快速收斂到全局極小。這種方法的主要缺陷在于收斂速度慢，在各層神經(jīng)元需求數(shù)量較多的實際應(yīng)用中需要很長的訓(xùn)練時間，具有很大的應(yīng)用局限性和很差的應(yīng)用時效性。因此，本文采用改進的BP學(xué)習(xí)算法，即變尺度法[6]，以提高控制器的性能。

根據(jù)變尺度法，網(wǎng)絡(luò)輸出層權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)算法為：

(13)

(14)

式(14)中，

(15)

(16)

(17)

網(wǎng)絡(luò)隱含層權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)算法為：

(18)

(19)

式(19)中，

(20)

(21)

(22)

式(13～22)中，j=1,2,…,M;i=1,2,…,Q;l=1,2,3;α>0為學(xué)習(xí)率。

3 仿真試驗及分析

為了驗證基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器的有效性，分別對這種控制器與常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器進行仿真試驗，并進行性能比較。兩種控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均選為4-6-3，常規(guī)控制器，改進型控制器。仿真結(jié)果見圖4，5，6。

1-改進BP-PID勵磁控制仿真曲線 2-常規(guī)BP-PID勵磁控制仿真曲線

1-改進BP-PID勵磁控制誤差曲線 2-常規(guī)BP-PID勵磁控制誤差曲線

1-改進BP網(wǎng)絡(luò)整定PID控制器參數(shù)曲線 2-常規(guī)BP網(wǎng)絡(luò)整定PID控制器參數(shù)曲線

仿真試驗結(jié)果表明，常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器在系統(tǒng)響應(yīng)初期響應(yīng)曲線出現(xiàn)明顯的波動，超調(diào)量較大，響應(yīng)誤差較大，PID參數(shù)整定過程中出現(xiàn)波動且需要較長時間才能穩(wěn)定。改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器在系統(tǒng)響應(yīng)過程中響應(yīng)平穩(wěn)，沒有超調(diào)量，PID參數(shù)整定迅速且穩(wěn)定。分析比較可知，改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器需要的學(xué)習(xí)時間更短，具有更快的收斂能力，系統(tǒng)響應(yīng)速度更快且響應(yīng)更加平穩(wěn)，PID參數(shù)整定更加迅速和穩(wěn)定。因此，改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器比常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID勵磁控制器具有更優(yōu)越的綜合性能。

4 結(jié)論

利用經(jīng)驗和常規(guī)理論方法整定參數(shù)的PID控制器在實際應(yīng)用中會出現(xiàn)許多缺陷，穩(wěn)定性差，魯棒性差，抗干擾能力弱且對經(jīng)驗要求較高，不適用于日趨復(fù)雜以及性能指標(biāo)不斷提高的現(xiàn)代勵磁系統(tǒng)；基于常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器學(xué)習(xí)時間長，收斂速度慢。基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID勵磁控制器能夠克服利用經(jīng)驗和理論計算整定PID控制器參數(shù)的不足，能夠克服常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勵磁控制器收斂過程慢、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間長等問題，且控制過程中系統(tǒng)響應(yīng)迅速平穩(wěn)，誤差小，具有很強的動態(tài)特性和魯棒性，綜合性能優(yōu)越，具有很強的實用性，能夠有效的保證硫酸生產(chǎn)中配套電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

[1] 鄭天府,肖健梅,王錫淮.同步發(fā)電機線性多變量與PID結(jié)合的勵磁控制[J].上海海事大學(xué)學(xué)報,2006,27(2):37-41.

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Research on PID excitation controller based on improvedBP neural network

PENGFei1,WANGXiaoyan2

(1.Anhui Zhonghui Urban Planning,Survey & Design Institute Co.,Ltd.,Tongling,Anhui,244002,China；2.Tongling Huaxing Chemical Co.,Ltd.,Tongling,Anhui,244002,China)

Nowadays, modern power system is developing quickly, and its indicators of different aspects has been changing into high standards. Under this kind of background, it is hard for the traditional PID excitation controller to reach the indicators. In this paper, firstly, we will analyse the model of synchronous generator’s excitation controller, on the basis of the analysis, a new kind of PID excitation controller based on improved BP neural network will be proposed. Excitation controller of conventional BP neural network has many disadvantages, converge slow, and has a long training time. These weaknesses will be overcome by the new excitation controller. After the simulation and analysis, the improved PID excitation controller based on improved BP neural network has a good effect of control, converge fast, and has strong dynamic characteristic and robustness, the effect is better than the traditional PID excitation controller.

sulphuric acid production; waste heat power generation; excitation; PID controller; BP neural network

2017-01-13。

彭飛，男，安徽中匯規(guī)劃勘測設(shè)計研究院股份有限公司電氣工程師，現(xiàn)從事電氣工程設(shè)計工作。電話：13385620018；E-mail：273153783@qq.com。

設(shè)備與自動化

TQ111.16；TP273

B

1002-1507(2017)05-0046-04