Аннотация
В работе выполнены моделирование алгоритма обучения модели процесса формирования активной мощности гидроагрегата и анализ обученной модели с использованием пусков и остановок гидроагрегатов Волжской ГЭС. Выявлено количественное влияние поворота лопастей рабочего колеса, степени открытия направляющего аппарата и затрат мощности на вибрацию и биение вала на величину активной мощности. В ходе работы были рассмотрены основные нелинейные составляющие модели процесса формирования активной мощности и их количественное влияние на активную мощность.
Были рассмотрены методы построения модели в пространстве состояний и их разностных аналогов, методы оценки параметров, такие как метод наименьших квадратов и рекуррентный метод наименьших квадратов, а также были выявлены основные достоинства и недостатки этих методов. Также были рассмотрены основные принципы проектирования и функционирования адаптивных систем управления.
Полученные в ходе работы модели имеет приемлемую для адаптивных систем точность, что подтверждается проведенными экспериментами.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 6
1 Анализ существующей системы управления гидроагрегатом Волжской ГЭС 9
1.1 Объект управления 9
1.2 Управляющие устройства САУ ГА 13
1.3 Постановка задач исследования и путей решения 17
2 Математическое описание адаптивных систем управления 21
2.1 Принципы построения адаптивных систем управления 21
2.2 Модель объекта управления в пространстве состояний 23
2.3 Идентификация постоянных параметров модели объекта управления 25
2.4 Алгоритм обучения модели объекта управления 27
3 Алгоритм обучения модели процесса формирования активной мощности 29
3.1 Модель системы в пространстве состояний 29
3.2 Определение параметров модели методом наименьших квадратов 32
3.3 Рекуррентный алгоритм МНК 33
3.4 Модель электрогидравлического преобразователя 34
4 Анализ эффективности системы обучения модели процесса формирования активной мощности гидроагрегата 37
4.1 Планирование и сбор экспериментальной информации на гидроагрегате № 8 Волжской ГЭС 37
4.2 Предварительная обработка экспериментальных данных 42
4.3 Предварительная оценка параметров модели 43
4.4 Моделирование процесса обучения модели процессов формирования активной мощности с помощью РМНК 45
4.5 Анализ результатов, выводы, рекомендации 46
Заключение 51
Список литературы 53
Приложение А Листинг алгоритма идентификации параметров модели 54
Приложение Б Листинг алгоритма обучения модели 55
Приложение В Листинг алгоритма обучения модели ЭГП 56
ВВЕДЕНИЕ
В данной работе были выполнены синтез и анализ обучаемой модели процесса формирования активной мощности, которая потребуется для создания адаптивной САУ гидроагрегатами. Построение системы управления, использующей адаптивные алгоритмы, является актуальной проблемой современной промышленности и энергетики, в том числе и ГЭС. Для повышения эффективности использования гидроресурсов, для конкурентоспособности энергии, производимой ГЭС, в современных условиях требуется ее повышенная стабильность, качество и приемлемая стоимость. Стандарты, регламентирующие качество электроэнергии, предъявляют довольно жесткие требования к поддержанию заданной частоты тока и колебаний напряжения, подаваемого в сеть, например изменения частоты должны варьироваться в пределах + 0.1%. И ныне существующие системы не справляются с возложенной на них задачей.
Сейчас в системах технологического управления гидроагрегатами ГЭС используются технические решения 40-60 годов 20 века. Общим недостатком всех известных способов регулирования мощности гидротурбин для многоагрегатных ГЭС является то, что для их осуществления используются одинаковые, заранее рассчитанные для всех агрегатов, комбинаторные зависимости.
Развитие техники и компьютерных технологий привело к поэтапной замене аналоговых систем управления микропроцессорными системами.
Однако существующие микропроцессорные системы управления гидроагрегатами реализуют способы регулирования, разработанные для аналоговых систем, которые не обеспечивают требуемого качества регулирования переменных состояний и параметров процессов. Широчайший спектр возможностей в создании и использовании сложных алгоритмов, который дает вычислительная мощность микропроцессоров, практически не используется.
Одним из путей решения задачи усовершенствования САУ технологическим процессом является физическое усовершенствование существующей системы, то есть наращивание аппаратного комплекса. Например, оснащение каждого гидроагрегата датчиками вибродиагностики и деформации вала, заменой электрогидравлических преобразователей и маслонапорных установок на более новые, с использованием в последних дорогих минеральных масел. Но это требует значительных затрат и провести такую модернизацию будет затруднительно даже крупному предприятию с хорошим экономическим потенциалом. Если предприятие все же имеет возможность подобного усовершенствования системы управления, то применение программно-алгоритмических средств может значительно повысить эффективность нового оборудования.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.