发电机励磁系统参数辨识的仿真研究

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第３０卷第６期
文章编号：１００６—９３４８（２０１３）０６— ０１２９— ０４
计
算
机
仿
真
２０１３年６月
发电机励磁系统参数辨识的仿真研究
许慧雅，王华东
（周口师范学院计算机科学与技术学院，河南周口４６６００１）
ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＳｔｕｄｙｏｎＰａｒａｍｅｔｅｒｓＩｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｆｏｒＧｅｎｅｒａｔｏｒＥｘｃｉｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ
ＸＵＨｕｉ—ｙａ，ＷＡＮＧＨｕａ—ｄｏｎｇ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＥｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉＳａｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃａｎｎｏｔｓｏｌｖｅｔｈｅｎｏｎ来自百度文库
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｏｕｋｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＺｈｏｕｋｏｕＨｅｎａｎ４６６００１，Ｃｈｉｎａ）
ｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｓｏｌｖｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ
ｇｅｎｅｒａｔｏｒｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｏｎｌｉｎｅａｒｇｅｎｅｒａｔｏｒｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｐｒａａｍｅｔｅｒｓｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅａｃｔｕａｌｉｎｐｕｔｓｏｆｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗｅｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｓｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
摘要：研究发电机励磁系统参数辩识问题，由于励磁系统是一个非线性系统，造成电力系统不稳定。传统时域或频域辩识方法不能辩识其非线性环节，导致励磁系统辩识的精度低。为了提高发电机励磁系统的辩识精度，提出一种神经网络的发电
机励磁系统参数非线性辨识方法。以发电机励磁系统实际输入作为神经网络的输入，以实际励磁系统输出与神经网络输出
ｌｉｎｅａｒｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ＳＯｔｈｅｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｌｏｗ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆ
之间的最小误差作为目标函数，通过不断调整神经网络的权值对神经网络模型进行优化，最后得到满足系统误差要求的发电机励磁系统参数。仿真结果表明，改进方法解决了传统辩识方法无法准确辩识励磁系统非线性环节的难题，有效提高了
励磁系统的辨识精度。关键词：励磁系统；参数识别；神经网络；发电机中图分类号：ＴＭ７１１文献标识码：Ｂ
ｗｈｉｌｅｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｅｒｒｏｒｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｃｔｕａｌｏｕｔｐｕｔａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｏｕｔｐｕｔｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｗａ￥ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙａｄｊｕｓｔｉｎｇｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓ，ｉｆｎａｌｌｙｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐｒａａｍｅｔｅｓｒｗｅｒｅ