可控串补装置专家神经网络PID阻抗控制方法  

Expert-neural Network PID Impedance Control Method for Thyristor Controlled Series Compensation (TCSC)

作　　者：孙林[1] 李颖峰[1] 

机构地区：[1]陕西理工学院电气工程系,陕西汉中723003

出　　处：《化工自动化及仪表》2011年第1期83-85,共3页Control and Instruments in Chemical Industry

基　　金：陕西省教育厅专项科技计划项目(2010JK472)

摘　　要：PID控制是可控串补(TCSC)装置最为常用的阻抗控制方法。因参数不能在线调整,其在参考阻抗从同一阻抗阶跃到不同阻抗时表现出不良的鲁棒性。引入了专家神经网络PID控制器,这种控制器既具有神经网络PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳态快的特点。通过与传统PID控制的仿真结果比较,表明该方法具有较好的鲁棒性,适用于不同的参考阻抗,具有较强的实用性。The PID parameters can＇t be on-line adjusted.The most widely-used PID control in TCSC impedance control has poor robustness during the reference impedance step change.The expert-neural network PID controller was designed which boasting of high accuracy,stability,good robustness of neural network PID controller,and a fast stable state controller feature of the expert controller.The simulation results show that,compared with traditional PID control,it has better robustness and applicability,suitable for different reference impedances.

关 键 词：可控串联补偿 阻抗控制 神经网络PID控制 专家控制 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]