基于流体机械的水轮机调速系统滑模控制方法

摘要

为降低水轮机调速系统在扰动下的稳态误差并提升其动态品质，提出融合神经网络与滑模控制的综合控制方法。首先，建立水轮机调速系统的四阶状态空间模型，并设计积分滑模面以构建滑模控制器。进而，引入径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络在线逼近系统不确定性，以自适应调整控制律，增强系统在未知扰动下的鲁棒性与稳定性。实验基于某水轮发电机组仿真模型展开，对比分析了空载与负荷扰动下的控制性能。结果表明，所提方法能将系统稳定时间缩短至约25 ms,超调率低于0.05%,且在空载与不同幅度负荷扰动下均能保持转速响应平稳，调节过程快速，表现出优异的动态性能和适应能力。综上，所提基于神经网络的滑模控制方法能有效提升水轮机调速系统的控制精度与抗扰稳定性。

关键词

神经网络 / 调速系统 / 水轮机 / 滑模控制 / 状态空间 / 稳定性分析