3 ANN-PID復(fù)合控制器設(shè)計(jì)

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制概述

從控制的觀點(diǎn)，可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看作一個(gè)具有m 維向量輸入和n維向量輸出的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，并通過(guò)一組狀態(tài)方程和一組學(xué)習(xí)方程加以描述。狀態(tài)方程描述每個(gè)神經(jīng)元的興奮或抑制水平與它的輸入及輸出通道 上的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度間的函數(shù)關(guān)系，而學(xué)習(xí)方程描述通道的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度應(yīng)該不斷地修正。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過(guò)修正這些聯(lián)結(jié)強(qiáng)度進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而調(diào)整整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出關(guān)系。

圖2 UPFC的三個(gè)控制回路

于精確數(shù)學(xué)模型的控制規(guī)律設(shè)計(jì)理論已相當(dāng)成熟且應(yīng)用廣泛。但是，本文的控制對(duì)象具有多回路、強(qiáng)耦合、非線(xiàn)性的特點(diǎn)。作者曾采用PID控制，雖然也能使三個(gè)回路達(dá)到穩(wěn)定，但由于耦合作用的存在和PID算法的局限性，導(dǎo)致了較大的超調(diào)量和較長(zhǎng)的過(guò)渡過(guò)程。

PID控制性能差的原因在于暫態(tài)過(guò)程是一個(gè)“邊解耦，邊控制”的過(guò)程，而且PID的固有缺陷使它難以兼顧快速性和穩(wěn)定性。這里使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要目的是避開(kāi)解耦過(guò)程，利用BP網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性映射功能直接得出三個(gè)回路的控制量。訓(xùn)練樣本獲取方案如下：

輸入矢量的形成：系統(tǒng)共三個(gè)回路，即三個(gè)被控量Q、V、U_dc。輸入矢量由被控量的偏差劃分為七個(gè)檔次經(jīng)排列組合而得到。因此，輸入矢量總數(shù)

目標(biāo)矢量的形成：系統(tǒng)控制量分別為θ₁、θ₂、δ₁。給定一個(gè)輸入矢量(ΔQ_iΔV_iΔU_dci)，通過(guò)PID算法可以得到穩(wěn)態(tài)輸出(θ_1i、θ_2i、δ_1i)，這個(gè)穩(wěn)態(tài)下的輸出即為相應(yīng)的目標(biāo)矢量。作者采用這種方法獲取目標(biāo)矢量的主要原因是可以借助控制系統(tǒng)的仿真軟件(MATLAB)方便地得到。

3.3 ANN-PID復(fù)合控制

利用BP 網(wǎng)絡(luò)的映射功能形成控制量，雖然避開(kāi)了多回路解耦過(guò)程，但由于是開(kāi)環(huán)控制無(wú)法消除穩(wěn)態(tài)誤差。眾所周知，PID控制用于小偏差線(xiàn)性系統(tǒng)時(shí)具有明顯的優(yōu)勢(shì)。于 是，本文設(shè)計(jì)了ANN-PID復(fù)合控制的方法，即在大偏差范圍內(nèi)投入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，小偏差范圍內(nèi)切換到PID控制器。兩個(gè)控制器的切換通過(guò)編程是很容易 實(shí)現(xiàn)的。