用于水电控制仿真中的水轮机模型辨识

摘要

水轮机调节系统的仿真分析及参数优化是以其数学模型为基础的,调节系统中的水轮机及其引水系统是一个非线性非最小相位系统,难以建立其准确的数学模型,因此本文主要研究用于水轮机调节系统仿真的水轮机数学模型的建模方法。
　　分析总结目前建立水轮机数学模型的常用方法,主要包括水轮机的理想模型、非线性解析模型以及基于综合特性曲线的多项式拟合和表格插值等方法,并在此基础上将系统辨识理论应用于水轮机模型辨识中建立其线性数学模型,分别采用参数模型ARX和ARMAX对水轮机进行线性模型系统辨识,辨识数据来源于处理后的试验数据,辨识所得传递函数模型经过仿真预测测试数据的输出结果,分析测试值与实际值之间的误差,并比较两种参数模型的准确度。
　　鉴于以上方法都需要在模型试验或真机试验之后才能得到水轮机的仿真模型,本文将CFD数值模拟与神经网络辨识相结合建立水轮机的非线性模型,采用CFD数值模拟的优势在于可以在模型或真机生产制造之前就获得水轮机的仿真模型从而能够更早地对调节系统仿真,优化调速器参数。本文采用商用软件ICEM和CFX分别对流动区域进行网格划分和数值模拟,得到所需工况点的水轮机流量特性和转矩特性数据,在数值模拟所得数据的基础上建立水轮机BP神经网络模型和RBF神经网络模型,分析两种模型对水轮机非线性函数逼近的准确性。最后,对已经建立的水轮机理想模型、线性辨识模型以及表格插值模型分别仿真,分析其频率响应曲线,基于理想模型和辨识模型建立水轮机调节系统闭环仿真模型。

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1 绪论

1.1建立水轮机数学模型的意义

1.2水轮机仿真模型发展及现状

1.3系统辨识的发展

1.4本文主要工作

2．水轮机线性模型辨识

2.1 辨识模型及算法

2.2辨识试验信号

2.3辨识实例

2.4模型检验

2.5本章小结

3基于数值模拟获得辨识数据

3.1计算流体动力学基本理论

3. 2网格划分与边界条件设置

3.3 数值模拟结果

3.4 本章小结

4．水轮机非线性神经网络模型

4.1神经网络在系统辨识中的应用

4.2 BP神经网络辨识实例

4.3 RBF神经网络辨识实例

4.4 本章小结

5．水轮机调节系统仿真

5.1 SIMULIN仿真简介

5.2被控系统开环仿真

5.3水轮机调节系统闭环仿真

5.4 本章小结

6.总结与展望

6.1 全文总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献