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        靜止無功發(fā)生器的單神經(jīng)元PID控制器設(shè)計

        2015-10-14 03:04:11陳少杰馬茜羅培
        船電技術(shù) 2015年1期
        關(guān)鍵詞:魯棒性權(quán)值神經(jīng)元

        陳少杰 ,馬茜 ,羅培

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        靜止無功發(fā)生器的單神經(jīng)元PID控制器設(shè)計

        陳少杰 ,馬茜 ,羅培

        (湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院,湖南湘潭 411105)

        為了提高靜止無功發(fā)生器SVG的控制性能,本文采用單神經(jīng)元PID控制器取代傳統(tǒng)PID控制器。在分析單神經(jīng)元PID控制器結(jié)構(gòu)和原理的基礎(chǔ)上,采用無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則和有監(jiān)督的Delta學(xué)習(xí)規(guī)則相結(jié)合的有監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,實現(xiàn)單神經(jīng)元PID控制器參數(shù)優(yōu)化和在線自動調(diào)整。采用Matlab軟件搭建單神經(jīng)元PID控制器和靜止無功發(fā)生器SVG的仿真模型,仿真結(jié)果表明,使用單神經(jīng)元PID控制器的SVG響應(yīng)速度快,具有較強的自適應(yīng)性和魯棒性。

        單神經(jīng)元 PID控制器 靜止無功發(fā)生器 魯棒性

        0 引言

        近年來我國經(jīng)濟高速發(fā)展,對電力的需求也隨之日益增長,電動機、變壓器、繼電器等許多非阻性負載投入使用,消耗大量無功功率,降低了電網(wǎng)的功率因數(shù),增加了電力系統(tǒng)中設(shè)備的容量和功率損耗,因此,有必要對無功功率進行補償,提高供電質(zhì)量?,F(xiàn)代較為先進的無功補償裝置是靜止無功發(fā)生器(Static Var Generator-SVG),SVG是指使用自換相的電力半導(dǎo)體橋式換流器來進行動態(tài)無功補償?shù)难b置[1]。

        靜止無功發(fā)生器SVG優(yōu)良的無功補償性能是由其性能優(yōu)越的控制器實現(xiàn)的。傳統(tǒng)的比例、積分、微分(PID)控制器是一種在工業(yè)生產(chǎn)過程中普遍采用的控制器,其具有結(jié)構(gòu)簡單、易實現(xiàn)、控制效果良好等優(yōu)點,因此PID控制器在SVG中也大量使用[2]。但PID控制器的調(diào)節(jié)參數(shù)難以整定,并且要確定被控對象的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù),當被控對象參數(shù)未知,或在控制過程中參數(shù)變化或受到干擾時,其適應(yīng)能力變差,很難達到理想的控制效果。為了克服傳統(tǒng)PID控制器的這些缺陷,有學(xué)者提出了應(yīng)用非線性控制理論,基于非線性跟蹤微分器及PID校正思想,設(shè)計了一種用于靜止無功補償器的新型非線性PID控制器,這種控制器對被控對象的結(jié)構(gòu)變化具有一定的魯棒性和適應(yīng)性[3]。文獻[4]應(yīng)用模糊控制理論,設(shè)計了一種基于模糊集和自整定技術(shù)的PID控制器,該控制器能適應(yīng)電力系統(tǒng)參數(shù)和靜止無功發(fā)生器運行點的變化,比固定參數(shù)的PID控制器更有效。文獻[5]提出了基于人工免疫算法的SVG外環(huán)控制器的控制策略,該控制方案可以提高SVG中動態(tài)無功調(diào)節(jié)的穩(wěn)定性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是智能控制中的典型代表,其不需要被控對象的精確模型,且具有很強的自適應(yīng)能力和魯棒性[6-8]。單神經(jīng)元作為構(gòu)成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位,具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,且結(jié)構(gòu)簡單易于計算。將單神經(jīng)元與傳統(tǒng)的PID控制器相結(jié)合,設(shè)計了單神經(jīng)元PID控制器,這種控制器可以在線實時整定參數(shù),縮短調(diào)節(jié)時間且具有很強的抗干擾性。

        1 靜止無功發(fā)生器

        靜止無功發(fā)生器的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        換流器電路通過電抗器并聯(lián)到電網(wǎng)上,通過控制其交流側(cè)電流,使該電路吸收或者發(fā)出滿足要求的無功電流,實現(xiàn)動態(tài)無功補償?shù)哪康摹?/p>

        2 單神經(jīng)元PID控制器

        2.1 單神經(jīng)元模型

        人腦神經(jīng)元是人腦的基本組成部分,神經(jīng)元由細胞體和許多突起構(gòu)成。若干突起用來接受輸入信號,稱為樹突;其中一個突起用來發(fā)出輸出信號,稱為軸突。

        對人腦神經(jīng)元進行抽象簡化后得到單神經(jīng)元模型,如圖2所示。

        x、x、x、…、x是單神經(jīng)元接收的輸入信號,w、w、w、…、w是各個信號的連接強度,稱為權(quán)值,為單神經(jīng)元的閥值。利用某種運算法把各個輸入信號結(jié)合起來,它們的總效果稱為“凈輸入”,用來表示,其中最簡單的一種運算法是線性加權(quán)求和,即:

        凈輸入的變化會引起單神經(jīng)元的狀態(tài)發(fā)生變化,而單神經(jīng)元的輸出是其當前狀態(tài)的活化函數(shù)()。因此,單神經(jīng)元模型的數(shù)學(xué)表達式為

        不同的應(yīng)用采用不同的活化函數(shù),應(yīng)用在控制領(lǐng)域中的單神經(jīng)元使用的活化函數(shù)有三種:簡單線性函數(shù)、線性閥值函數(shù)和Sigmoid函數(shù)。傳統(tǒng)的PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、調(diào)整方便和參數(shù)與工程指標聯(lián)系密切等特點。如果將這兩者相結(jié)合,所構(gòu)成的單神經(jīng)元PID控制器在一定程度上解決了傳統(tǒng)PID控制器不易在線調(diào)整參數(shù)、對外部干擾自適應(yīng)性差的不足。

        2.2 單神經(jīng)元PID控制器基本結(jié)構(gòu)

        單神經(jīng)元PID控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

        圖中轉(zhuǎn)換器的輸入為給定值()和輸出();轉(zhuǎn)換器的輸出為單神經(jīng)元學(xué)習(xí)控制所需要的狀態(tài)量1,2,3。其中

        式中w()為對應(yīng)于x()的權(quán)值系數(shù)。加權(quán)系數(shù)可以根據(jù)學(xué)習(xí)算法進行在線調(diào)整,從而使單神經(jīng)元PID控制器具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的功能。

        2.3 學(xué)習(xí)算法

        學(xué)習(xí)算法是控制器的重點,單神經(jīng)元PID控制器一般使用兩種基本學(xué)習(xí)算法:無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)算法和有監(jiān)督的Delta學(xué)習(xí)算法。無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)算法的基本思想是:如果有兩個單神經(jīng)元同時興奮,則它們之間的權(quán)值增強,增強量與激勵的乘積成正比,可用下式表示:

        式中Δw()表示權(quán)值增強量,o()表示單神經(jīng)元的激活值, o()表示單神經(jīng)元的激活值,表示學(xué)習(xí)速率。

        有監(jiān)督的Delta學(xué)習(xí)算法是在Hebb學(xué)習(xí)算法中引入教師信號,將式(5)中的o換成期望目標輸出d與實際輸出o之差,表達式為:

        將無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)算法和有監(jiān)督的Delta學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,組成有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)算法,即:

        將有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器中,則有:

        式中()為輸出誤差信號,,類似于式(7)中的;為學(xué)習(xí)速率,>0;為常數(shù),0≤<1。假設(shè)存在函數(shù),對w()求偏微分有

        則式(9)可寫為:

        從上式可以看出,權(quán)值系數(shù)w()的修正是按函數(shù)f(·)對應(yīng)于w()的負梯度方向進行搜索。根據(jù)隨機逼近理論可知,當常數(shù)充分小時,這里取0,w()可以收斂到某一穩(wěn)定值,且與其期望的偏差在允許范圍內(nèi)。為了保證這種學(xué)習(xí)算法式(4)和式(9)的收斂性,將其進行規(guī)范化處理后:

        式中P、I、D分別為比例、積分、微分的學(xué)習(xí)速率,其值各不相同,以便對各自的權(quán)值系數(shù)分別進行調(diào)整。

        3 仿真分析

        SVG采用同步旋轉(zhuǎn)坐標系下的電壓電流雙閉環(huán)控制,如圖4所示。

        電流環(huán)采用傳統(tǒng)PID控制器和單神經(jīng)元PID控制器進行對比仿真分析,如圖5所示。

        在Matlab環(huán)境下編寫控制器程序來實現(xiàn),其中PWM=12,T=1/1000 s,=0.001 H,=0.002 Ω,傳統(tǒng)PID控制器的參數(shù)分別為p=0.5,I=0.001,D=0.001;單神經(jīng)元PID控制器參數(shù)分別為=0.06,權(quán)值系數(shù)初始值{1(0),2(0),3(0)}={0.1,0.1,0.1},學(xué)習(xí)速率{P,I,D,}={0.38,0.33,0.37},輸入為階躍信號,且在0.5s時加入一個幅值為0.1的脈沖干擾信號。仿真結(jié)果如圖6所示。

        從圖6(a)可以看出,采用傳統(tǒng)PID控制器的調(diào)節(jié)時間約為0.2 s,而采用單神經(jīng)元PID控制器的調(diào)節(jié)時間相對較短,只有不到0.05 s。在0.5 s時加入一個幅值為0.1脈沖干擾信號,傳統(tǒng)PID控制器有將近0.35的超調(diào),恢復(fù)時間約為0.2 s,而單神經(jīng)元PID控制器的超調(diào)量非常小,只有0.05左右,恢復(fù)時間非常短,約為0.03 s。因此單神經(jīng)元PID控制器比傳統(tǒng)PID控制器具有更好的自適應(yīng)性。

        為了驗證單神經(jīng)元PID控制器在SVG中的控制效果,在Matlab/Simulink中搭建SVG的仿真模型,如圖3所示, 其中電流內(nèi)環(huán)單神經(jīng)元PID控制器采用s函數(shù)來實現(xiàn)。電壓外環(huán)控制器采用PI控制器,P=50,I=97;電源電壓有效值為220 V,線路電阻=0.01 Ω,線路電感=1mH;感性負載中的電阻=20 Ω,電感=25 mH;容性負載中的電阻=20 Ω,電容=0.3183 mF。在仿真過程中,負載在0.1 s時,由感性負載跳變成容性負載,觀察去仿真效果,如圖7、8所示。

        圖7、8中,圖(a)為電網(wǎng)側(cè)a相電壓電流波形,其中實線為電壓波形,虛線為電流波形,為便于觀察,電流值放大10倍;圖(b)、(c)為靜止無功發(fā)生器發(fā)出的無功電流和有功電流。從圖中可以看出,在0.1 s時刻,傳統(tǒng)PID控制下電流波形有較大波動,無功電流的調(diào)節(jié)時間為0.02 s,且有明顯的超調(diào);單神經(jīng)元PID控制下電流波動小,無功電流的調(diào)節(jié)時間只有不到0.01 s,且超調(diào)量非常小;有功電流在兩種控制器下都很平穩(wěn)。因此,單神經(jīng)元PID控制器調(diào)節(jié)時間短,超調(diào)量小。

        4 結(jié)論

        與傳統(tǒng)PID控制器相比,單神經(jīng)元PID控制器的調(diào)節(jié)時間短,超調(diào)量非常小,穩(wěn)態(tài)精度高,且在突加干擾時,波動量小,恢復(fù)時間短,表現(xiàn)出很強的自適應(yīng)性和魯棒性。將其應(yīng)用到SVG控制系統(tǒng)中,系統(tǒng)的穩(wěn)定性得到了明顯提高。

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        Design of A Single Neuron PID Controller for Static Var Generator

        Chen Shaojie, Ma Qian, Luo Pei

        (Institute of Information and Engineering, Xiangtan University, Xiangtan 411105, Hunan, China)

        TM571

        A

        1003-4862(2015)01-0028-04

        2014-08-12

        陳少杰 (1982-),男,碩士研究生 。研究方向:電能質(zhì)量綜合補償技術(shù)。

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