针对隔音箱发电机调速机构大多采用传统PID控制，提出采用以PID作为学习律的迭代学习控制(ILC)措施，利用其具有不依赖于被控机构的精确数学建模，跟踪收敛快的特点，设计了带隔音罩发电机调速装置控制器。在MATLAB/Simulink中建立了移动式静音发电机调速机构仿线种基础工况进行了仿真讨论，详细解析了ILC在移动式静音发电机调速控制流程中的跟踪特性，并将控制效果和传统PID控制进行了对比，从仿真结果发现，基于ILC建立的操作界面不仅实用于挂车电站式发电机调速装置，而且表现出更好的动态性能。为封闭式静音发电机的控制供应了新措施。

　　全密封静音发电机是作为一种快速电源在很多领域中广泛使用，如在微大电中挂车电站式发电机作为具体电源，由于快速响应对于运行的微电网有着重要的影响，故而作为详细电源的室外型静音发电机需要能够迅速起动，在负荷变化的过程中能够快速响应，以促进机构频率和电压稳定。拖车式发电机发电机作为电厂中的备用电源往往面对的是故障工况，快速启动特性对于保证电厂的安全同样起着重要的功能。

　　封闭式静音发电机调速系统在外界负荷出现波动时能自动调整喷油量，从而维持机构频率在一定的水平上运行。静音发电机和发电机原理复杂，目前对全密封静音发电机的控制仍然是采用常规PID控制措施，为了提高控制性能，也有研讨者将一些新的控制对策引入到控制方案中，进行进一步的研讨。相关控制方法有模糊控制、神经网络控制、自适应控制以及多种控制办法相结合进行的各类控制。文献[1]在控制手段上引入模糊控制，比之前常规控制手段的精度大大提升，最高可达85%。文献[2-4]在建立的撬装发电机数学模型的基础上，加入PID和神经网络，获得了较好的动态性和鲁棒性。自适应控制与模糊控制2种控制途径相结合的控制方案也能对封闭式静音发电机调速控制起到明显的改善功用

　　。文献[6-7]提出了基于Hamilton理论的移动式静音发电机调速控制举措，也取得了较好的控制效果。

　　迭代学习控制(ILC)适用于具有重复运动性质的被控对象，不依赖于被控系统的精确数学建模，该策略最早在1978年被提出[8]。ILC经过40年的讨论与发展，其理论被运用在包括电力机构在内的各种工业智能化领域中。文献[9-10]通过ILC设计水电站调速系统，使得被控装置动态质量得到提高，并具有良好的鲁棒性以及抑制大超调特性。另外，为了较好实现发电厂操作的高效率和高负荷跟踪能力，采用基于ILC的非线性模型预测控制器，在时间和迭代次数方面表现出了良好的性能

　　。本文将ILC引入低噪音柴油发电机的调速装置中，由于ILC不依赖于被控系统的精确数学建模，对于具有复杂非线性特征的低噪音柴油发电机装置具有很好的适应特点，可以避开复杂的数学模型。本文采用静音柴油发电机线性模型，在不同工况下进行仿真计算，并与常规PID控制进行了对比。研究结果表明，ILC适用于移动式发电机控制，能够改进机组的暂态性能。1 研究对象模型

　　为给定目标速度(基准值)，u为控制屏输出控制信号，L为执行器输出位移信号，n为同步发电机转速，mg为拖车式发电机输出主动力矩，md为负荷输入的阻力矩，n为发电机输出转速。静音柴油发电机调速控制需要保证调速机构3个基础用途：(1)接入系统负荷增加，阻力矩增大，速度n下降，实现减速并加大进油量调节动作；(2)负荷降低，阻力矩减小，转速

　　升高，实现增速并减少进油量调节作业；(3)负荷不变，阻力矩与动力矩保持平衡，实现执行器输出位移L维持现有不变。以下的分析是在满足实际运行中对安静型发电机调速板的3个基础功用基础上展开。2 ILC算法对于一个连续被控机构，迭代学习律如下：

　　i+1(t)为第i+1次的控制面板输出项；ui(t)为第i次的控制界面输出项;ei(t)为第i次误差项。通过式(4)描述的形式的迭代学习律寻找控制规律，使得被控对象在极短时间内实现低误差内的目标跟踪。本文中采用的ILC方法中的学习律采用PID形式，学习增益为PID比例、积分以及微分的系数，输出控制误差作为学习因子。因此，ILC可以表示为

　　和Pc、Io和Ic、Do和Dc分别为比例、积分、微分项的学习增益系数，当取不同值或零值时，可以组成P、D、PI、PD、PID型ILC算法。迭代学习PID控制算法方法如图2所示。其中，y

　　(t)为控制目标，u0(t)为初始控制信号，yi(t)为系统输出，e(t)为系统误差。本文的仿线) 被控装置的结构每次运转保持不变;(2) 给定装置期望输出轨迹y

　　)，迭代计算过程中保持期望输出轨迹yd(t)不变；(3) 期望控制输出u(t)存在且唯一，即在给定的初始状态

　　(t)均可观测，误差信号为e(t)=yd(t)-yi+1(t)。图2 迭代学习PID控制算法步骤3 仿线 移动式静音发电机调速系统模型建立

　　在MATLAB/Simulink环境中，搭建方舱式静音发电机调速机构，如图3所示。静音电站ILC迭代控制的实现具体由图3中Switch模块和由S函数编写的ILC模块构成，其参数如表1所示。

　　图4所示为开机过程速度与迭代次数的响应曲线。曲线反映每次迭代后，撬装发电机速度在时域上的动态响应，

　　为迭代次数。从图4可以看出，迭代步骤是收敛的，迭代1次，转速即快速接近期望值，与迭代6次的效果区别并不大，因此在该工况下ILC的迭代次数可以设置为1，可以提高控制速度。

　　图4 开机流程不同迭代次数下的响应曲线所示为开机流程隔音箱发电机速度响应曲线中，实线为采用ILC时的全局最优控制输出，虚线为采用常规PID时的系统时域响应输出。从图5可知，系统在采用传统PID控制时，控制响应速度较快，但是发生超调，超调量为0.114 p.u.，最终达到稳定的时间为25 s；而采用ILC时曲线比较平稳，没有产生超调量，调节时间不到20 s。结果验证了在开机工况下ILC能够明显抑制装置的超调。

　　=50 s时发生50%额定负荷扰动，调速系统在不一样迭代次数下ILC响应曲线的延长，系统超调量随之变化。当迭代次数达到4次时，此时装置表现出最优的性能，对应的最大转速为1.033 p.u.。但是，迭代次数超过4次时，ILC表示超过学习状态，对系统在抑制超调量上作用降低。因此，在本仿真工况下ILC的迭代学习次数取为4。

　　图6 增负载扰动下不一样迭代次数下的速度响应曲线为增负荷工况下的速度响应曲线。监控系统在第一响应中发生了较大的调节率，通过4次迭代学习，控制机构的超调量得到了有效的抑制，同时机构响应产生3次小幅度振荡。从图7可以看出，常规PID速度暂态超调量为13%，调节时间约为20 s；而机构采用ILC控制时，暂态超调量仅为3.3%，调节时间约为10 s。两者控制效果的对比反映出控制器经过迭代学习后能够将控制量反馈给户外型静音发电机的调节系统，减少了系统的超调量，维持了低噪声柴油发电机输出转速的稳定。

　　从以上分析可知，无论是超调量还是调整时间，在突增负载工况下，ILC效果均优于PID。因此，采用ILC可以明显改进户外型静音发电机调速装置的动态特性。

　　=50 s产生降低40%额定负荷的扰动，调速系统迭代学习的跟踪过程曲线、转速响应曲线可知，ILC的迭代次数从1增加到3，装置的最大输出响应分别为1.027、1.026、1.021 p.u.，但迭代次数超过3次时，系统开始表示超过学习状态，不利于装置的控制响应。因此，在该工况下装置设置迭代次数为3时，装置表现出最好的动态响应。

　　图8 减负载扰动下不一样迭代次数下的响应曲线时速度响应曲线%额定负荷仿真时，采用PID控制的全密封静音发电机调速系统的速度最大超调量达到了14%，而采用ILC时为2.1%。在调节时间上，采用常规PID控制20 s完成调节程序，但采用ILC在约5 s就达到了稳定，ILC的调整性能大大优于PID控制。

　　(3) ILC不依赖于被控机构的精确数学建模，因此本文的ILC实现是基于研究对象的大概模型。对高阶模型下的控制的效果以及工程运用中的低噪声柴油发电机模型的合理选择等问题，未来将展开研究。

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