Title of article :
Governor design for hydropower plants by intelligent sliding mode variable structure control
Author/Authors :
Yu، L. نويسنده School of Control & Computer Engineering, North China Electric Power University, Changping District, Beijing, China. , , Qian، X. D. نويسنده ,
Issue Information :
دوفصلنامه با شماره پیاپی سال 2016
Abstract :
اين تحقيق يك روش كنترل عصبي فازي با حالت لغزان را براي يك سيستم مديريت سرعت توربين آبي پيشنهاد مي كند. با توجه به فرض چكش آب الاستيك، يك حالت غير خطي سيستم فرماندار توربين آبي ايجاد شده است. با خطي سازي اين حالت، يك كنترل حالت كشويي طراحي شده است. حالت خطي منوط به عدم قطعيت مي باشد. عدم قطعيت در روند خطي توليد مي شود. يك شبكه عصبي تابع پايه شعاعي (RBF) براي جبران عدم قطعيت معرفي شده است. فرمول به روز رساني شبكه هاي عصبي از روش مستقيم لياپانوف استخراج شده است. براي اين پديده چترينگ از كنترل مد لغزشي، يك سيستم استنتاج منطق فازي اتخاذ شده است. در مفهوم لياپانوف، ثبات مجانبي سيستم مي تواند تضمين شود. در مقايسه با كنترل حالت داخلي و روش كنترل PID معمولي، برخي از شبيه سازي هاي عددي امكان سنجي و استحكام طرح پيشنهادي ارايه شده را تاييد مي كنند.
Abstract :
This work proposes a neural-fuzzy sliding mode control scheme for a hydro-turbine speed governor system. Considering the assumption of elastic water hammer, a nonlinear mode of the hydro-turbine governor system is established. By linearizing this mode, a sliding mode controller is designed. The linearized mode is subject to uncertainties. The uncertainties are generated in the process of linearization. A radial basis function (RBF) neural network is introduced to compensate for the uncertainties. The update formulas for the neural networks are derived from the Lyapunov direct method. For the chattering phenomenon of the sliding mode control, a fuzzy logic inference system is adopted. In the sense of Lyapunov, the asymptotical stability of the system can be guaranteed. Compared with the internal mode control and the conventional PID control method, some numerical simulations verify the feasibility and robustness of the proposed scheme.
Journal title :
Journal of Artificial Intelligence and Data Mining
Journal title :
Journal of Artificial Intelligence and Data Mining