文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
基于即时学习算法的迭代学习控制在励磁控制中的应用
姓名:施振雷
申请学位级别:硕士
专业:系统分析与集成
指导教师:郝晓弘
20100511
一一;曼量曼曼皇曼曼曼曼曼曼皇曼摘要皇舅曼曼曼曼舅迭代学习控制是一种新型控制算法,它不依赖于动态系统的精确数学模型,出尽可能逼近理想值的方法。在众多的迭代学习控制方法中,如何选择适当的系统控制输入初值谝淮蔚钡目刂剖淙是一类能够使系统以较少的迭代次数达到对期望轨迹高精度跟踪的有效方法。运用即时学习算法可以解决一类非线本文从迭代学习控制的机理出发,将迭代学习控制理论应用到同步发电机励磁控两机系统进行了仿真研究,结果表明了该控制方法的有效性和通用性。所设计的励磁控制器与常规刂破骱偷ヒ环椒ㄉ杓频目刂破飨啾绕涫樟菜俣让飨约关键词:迭代学习控制;初始控制;即时学习算法;电力系统:同步发电机;励是一种以迭代产生优化输入信号,通过重复执行同一任务来减少误差,使系统输性系统的迭代学习控制初值问题。电力系统中,优良的励磁控制系统不仅可以保证发电机运行的可靠性和稳定性,而且可以有效地提高发电机及其相联的电力系统的技术经济指标,是提高电力系统稳定性的有效方法。由于电力系统具有高度非线性、强耦合等特点,因此,制中,以期改善控制系统的动态品质,如抑制超调,加快控制律的收敛速度,获得较短的过渡时间等。本文将基于即时学习算法的迭代学习控制引入到同步发电机的励磁控制。运用即时学习算法来解决系统的迭代学习控制初值问题,有效地估计初始控制量,加快了算法的收敛速度。,具有更强的维持机端电压的能力,有利于提高电力系统的稳定性。磁控制硕士学位论文一一一
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插图索引图学习律的离线计算方式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图范数最优迭代学习控制算法仿真流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图参数最优迭代学习控制算法仿真流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图酵椒⒌缁南喽怨恰图趴刂葡低晨蛲肌图同步发电机等值电路图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图同步发电机外特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图迭代学习控制基本结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图迭代学习控制示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图学习律的在线计算方式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图翱刂瞥跏伎刂圃砜蛲肌图系统的逆模型数据库⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图迭代学习控制初始控制算法流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图控制过程结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图能量指标函数的比较图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图同步发电机的功角⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图同步发电机的角速度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图同步发电机的励磁电压⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图同步发电机的机端电压⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图两机系统原理结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图缓磐椒⒌缁诺缪埂图缓磐椒⒌缁说缪埂图磐椒⒌缁诺缪埂图磐椒⒌缁说缪埂硕士学位论文
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导师签名:多椰够瑟弓幻作者签名:/:七年拆海作者签名:≯陲‘日期#ⅰ/日兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明日期:/阵‘月日期:弘竽晷脑/日原创性声明学位论文版权使用授权书本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数