[發(fā)明專利]一種同步發(fā)電機自適應勵磁控制方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310286481.2
• 申請日: 2013-07-09
• 公開（公告）號: CN103312249A
• 公開（公告）日: 2013-09-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 程若發(fā);江曉舟
• 申請（專利權(quán)）人: 南昌航空大學
• 主分類號: H02P9/14
• 分類號: H02P9/14;G06F19/00
• 代理公司: 南昌市平凡知識產(chǎn)權(quán)代理事務所 36122
• 代理人: 歐陽沁

1.一種同步發(fā)電機自適應勵磁控制方法，其特征在于：首先，根據(jù)穩(wěn)定性原理初步確定每個控制參數(shù)的穩(wěn)定域；其次，將多智能體遺傳算法MAGA和小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CMAC與常規(guī)PID控制器相結(jié)合，利用多智能體遺傳算法的全局優(yōu)化能力在確定的控制參數(shù)K_P，K_I，K_D，η，α穩(wěn)定域內(nèi)進行尋優(yōu)；根據(jù)一定控制目標函數(shù)最小原則，獲得最優(yōu)控制參數(shù)組合，進而實現(xiàn)同步發(fā)電機自適應勵磁控制。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的同步發(fā)電機自適應勵磁控制方法，包括以下具體步驟：第一步，初步確定參數(shù)及其穩(wěn)定域：根據(jù)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性，初步確定5個被優(yōu)化參數(shù)穩(wěn)定域范圍，即PID控制器的K_P、K_I、K_D和CMAC控制器的學習速率η和慣性量α大體范圍；

第二步，智能體編碼：PID和CMAC復合控制器有多個控制參數(shù)需要整定，且這些控制參數(shù)相互耦合，這種編碼方式將PID控制器的K_P、K_I、K_D和CMAC控制器的學習速率η、α組成智能體的一個基因，a代表一個智能體，S代表控制器參數(shù)優(yōu)化問題的搜索空間；

a＝(K_P,K_i,K_d,η,α)∈S

第三步，智能體生存環(huán)境和適應值：為了減小計算開銷增強CMAC復合控制器控制的實時性，采用一維多智能體，即固定在一維網(wǎng)格中的每個智能體只與其鄰域內(nèi)的左右兩個鄰居相互作用，每個智能體與其鄰域內(nèi)的其他智能體通過競爭選擇、混合交叉和自適應變異等操作，目的是通過智能體進化提高其自身的適應值；

第四步，初始種群：隨機產(chǎn)生n個智能體形成初始種群P(0)；

第五步，個體適應值計算：通過每個智能體對應的控制輸出誤差求代價函數(shù)值J及按1/J求適應函數(shù)值f；

第六步，智能體競爭：在一維坐標中，某一智能體agentL(i?j)＝(l₁,l₂,l₃,L,l_n)與其鄰域內(nèi)的左右2個鄰居智能體個體展開競爭，假設(shè)其鄰域內(nèi)適應值最大的智能體為agentM(i?j)＝(m₁,m₂,m₃,L,m_n),如果agentL(i?j)的適應值大于agentM(i?j),則agentL(i?j)繼續(xù)存活，否則agentL(i?j)被新agentNew(i?j)＝(e₁,e₂,e₃,...,e_n)替代；

第七步，在新產(chǎn)生的智能體以P_c的進行混合交叉，交叉位置也是隨機確定的，如智能體agentA＝(a₁,a₂,a₃,...,a_n)和智能體agentB＝(b₁,b₂,b₃,...,b_n)在k點混合交叉產(chǎn)生兩個子代，其中β為[0,1]內(nèi)的隨機值；

第八步，以隨機概率P_m實現(xiàn)自適應變異操作；

第九步，對智能體網(wǎng)格中的每個智能體在sN鄰域內(nèi)實現(xiàn)自學習行為；

第十步，用歷代中適配值最高的個體代替本代適配值最差的個體，于是得到新一代種群P(t+1)；

第十一步，終止條件判斷：若得到預定指標或達到設(shè)定進化代數(shù)G，結(jié)束循環(huán)，智能體網(wǎng)格中適應值最大的智能體即為最佳控制參數(shù)組合，否則轉(zhuǎn)第五步循環(huán)。