出租35KV发电机

    出租35KV发电机

  • 更新时间:2025-05-26 13:07:48 ip归属地:绵阳,天气:阴转大雨,温度:19-28 浏览次数:2
    所属行业:出租35KV发电机
  • 发货地址:西安开发区工业园 发货到绵阳
    信息编号:26330914,公司编号:3814
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产品参数
产品价格电议
发货期限当天发货
供货总量888
运费说明免运费
品牌康明斯、沃尔沃、三菱、奔驰、德国曼、帕金斯、大宇等
功率范围50-2000KW,可并机
转速1500RPM/1800RPM
频率50HZ/60HZ
排放标准国Ⅱ、国Ⅲ
产地合资、进口
额定电压400/230V
功率因数0.8
调速方式ADEC 电喷
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维曼机电设备有限公司(绵阳分公司)
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介绍柴油发电机组调速方法 1面向Simulink数字调速系统框图   在建立了柴油发电机组调速系统的各模型后,就可用MATLAB的Simulink工具建立基于常规PID控制,变速积分PID控制,不完全微分PID控制和模糊PID控制的调速系统框图。   1.1常规PID控制   首先看常规PID控制,下面是它的系统仿真框图,这是常规采用的PID控制系统图,通过对真实控制系统绘制仿真框图,观察采用常规PID控制效果。   1.2不完全微分PID控制   下面是不完全微分PID控制系统仿真框图,图2不完全微分PID控制系统仿真框图这是在常规PID基础上进行了不完全微分,这是用来改善它的控制功能,取得更好的控制效果。   1.3变速度积分PID控制    下面是变速度积分PID控制系统仿真框图。   1.4模糊PID控制    自适应模糊PID控制是将自适应控制的思想和常规PID控制器结合,吸收了自适应控制和常规PID控制的优点。首先它具备自适应能力,能够自动识辨被控过程参数、自动整定控制参数,能够适应被控过程模型参数的变化;其次它又具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性强、可靠性高的优点。这使得自适应PID控制成为过程控制中一种较为理想的控制方法。    如果用模糊控制箱设计出模糊控制器,再在Simulink中建立系统仿真模型,把模糊控制器模块和我们设计的FIS结构连接起来,就可以对它进行仿真研究了,系统仿真框图的建立关键是对PID三个参数Kp,Ki,Kd的整定,这必须考虑到不同时刻三个参数的相互作用和它们之间的关系。   下面从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等各方面来考虑Kp,Ki,Kd的作用,建立模糊规则表。   (1)比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度,提高系统的调节精度。Kp越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但容易产生超调,可能会导致系统不稳定。Kp取值过小,会降低调节精度,使响应速度变慢,延长调节时间,使系统动态和静态特征变坏。   (2)积分作用系数Ki的作用是系统的稳态误差。Ki越大,系统的静态误差越快,但Ki过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象,从而引起响应过程的较大超调。但Ki过小会使系统的静态误差难以,影响系统的调节精度。   (3)微分的作用系数Kd的作用是改善系统的动态特征,其主要作用是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化,对偏差变化进行提前预报。但Kd过大,会使响应过程提前制动,延长了调节时间,而且会降低系统的抗干扰性能。下面是进行模糊控制PID控制的系统仿真框图。   2对系统进行仿真研究   建立了系统的仿真框图后,就可以对系统进行仿真研究,就可以比较采用常规PID控制和变积分PID控制,不完全微分PID控制,模糊自适应PID控制的比较,并具体分析我们采用的模糊控制系统仿真框图自适应控制时的仿真效果。对系统进行仿真有助于我们对柴油发电机组调速系统的快速理解,并初步地分析出我们需要的控制参数,对系统的研究有积极作用。   系统仿真图通过MATLAB中的模糊控制箱实现,同时根据自己控制系统的具体特点和要求来建立的,基本可以反应控制系统的基本情况,可以起到很好的仿真模拟作用。   首先,比较常规PID控制和变积分PID控制,变速积分PID通过改变积分项的累加速度,使得它和偏差大小相适应,偏差大的时候,积分慢;偏差小时,积分快,这就可以减少超调,同时更好地静差。   下面比较一下常规PID控制和不完全微分PID控制的区别。不完全微分就是在PID算法中引入了一个一阶惯性环节,使得系统性能得到改善,在改善系统动态特性的时候又尽量减少高频干扰。    介绍模糊自适应控制和常规PID的比较,并对模糊自适应控制的仿真进行分析。这些都是基于前面建立的柴油发电机的系统模型的   可见模糊PID控制器和常规PID控制相比,它使得系统响应的超调时间减小,曲线更平整,反应时间加快了,控制效果明显更好了。同时模糊PID控制器在控制过程前期具有模糊控制器的特点,而在控制过程后期具有PID调节器的所有优势,是一种性能优良的控制器,所以在实际使用中可以选用模糊自适应控制方法。



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