一种柴油发电机自动调速方法技术

本发明专利技术公开了一种柴油发电机自动调速方法，包括步骤：一、建立柴油发电机工作状态模型；二、实时对柴油发电机的输出端数据进行采集；三、将采集的数据输入柴油发电机工作状态模型中，得到转速目标输出。本发明专利技术方法步骤简单，实现方便，通过神经网络建立柴油发电机工作状态模型，实现柴油发电机的自学习自动调速，使用效果好，便于推广使用。便于推广使用。便于推广使用。

【技术实现步骤摘要】
一种柴油发电机自动调速方法


[0001]本专利技术属于油发电机控制
，具体涉及一种柴油发电机自动调速方法。

技术介绍

[0002]目前，市面上的柴油发电机主要用在应急发电、备用电源等重要场合，柴油发电机工作时，需要稳定工作在一定的转速上，但由于负载的不可预知性，使得柴油发电机必须根据负载状况实时调节系统供油量以产生负载相匹配的力矩，使得系统工作转速稳定，这就需要配备有相应的转速调节控制系统。目前，市面上应用的大多数柴油发电机，无论是固定转速的还是可调速的，其转速调节控制系统的控制参数是固定的，当系统应用场合或负载变化导致需要调整参数或重新整定参数时，往往需要工作人员到现场利用上位机通过预留接口进行参数修改，调试操作不方便，过程繁琐，效率低。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种柴油发电机自动调速方法，其步骤简单，实现方便，通过神经网络建立柴油发电机工作状态模型，实现柴油发电机的自学习自动调速，使用效果好，便于推广使用。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种柴油发电机自动调速方法，包括以下步骤：
[0005]步骤一、建立柴油发电机工作状态模型；
[0006]步骤二、实时对柴油发电机的输出端数据进行采集；
[0007]步骤三、将采集的数据输入柴油发电机工作状态模型中，得到转速目标输出。
[0008]上述的一种柴油发电机自动调速方法，步骤一中所述柴油发电机工作状态模型包括以柴油发电机历史工作状态数据为输入，柴油发电机转速为输出的神经网络模型。
[0009]上述的一种柴油发电机自动调速方法，所述神经网络模型通过柴油发电机实际运行过程中不断积累的新的工作状态数据，基于遗传算法实现自学习进化。
[0010]上述的一种柴油发电机自动调速方法，所述神经网络模型采用三层BP神经网络。
[0011]上述的一种柴油发电机自动调速方法，步骤二中所述柴油发电机的输出端数据包括输出电压、输出电流、输出功率。
[0012]本专利技术与现有技术相比具有以下优点：本专利技术方法步骤简单，实现方便，通过神经网络建立柴油发电机工作状态模型，实现柴油发电机的自学习自动调速，使用效果好，便于推广使用。
[0013]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的方法流程框图。
具体实施方式
[0015]如图1所示，本专利技术的柴油发电机自动调速方法，包括以下步骤：
[0016]步骤一、建立柴油发电机工作状态模型；
[0017]步骤二、实时对柴油发电机的输出端数据进行采集；
[0018]步骤三、将采集的数据输入柴油发电机工作状态模型中，得到转速目标输出。
[0019]本方法中，步骤一中所述柴油发电机工作状态模型包括以柴油发电机历史工作状态数据为输入，柴油发电机转速为输出的神经网络模型。
[0020]本方法中，所述神经网络模型通过柴油发电机实际运行过程中不断积累的新的工作状态数据，基于遗传算法实现自学习进化。
[0021]本方法中，所述神经网络模型采用三层BP神经网络。
[0022]本方法中，步骤二中所述柴油发电机的输出端数据包括输出电压、输出电流、输出功率。
[0023]具体的，检测柴油发电机输出端的实际输出功率，并计算实际功率输出的变化率，输出端数据经过滤波后输入到神经网络模型中，具体通过电压调节器调节柴油发电机的转速。
[0024]以上所述，仅是本专利技术的较佳实施例，并非对本专利技术作任何限制，凡是根据本专利技术技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本专利技术技术方案的保护范围内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种柴油发电机自动调速方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、建立柴油发电机工作状态模型；步骤二、实时对柴油发电机的输出端数据进行采集；步骤三、将采集的数据输入柴油发电机工作状态模型中，得到转速目标输出。2.按照权利要求1所述的一种柴油发电机自动调速方法，其特征在于：步骤一中所述柴油发电机工作状态模型包括以柴油发电机历史工作状态数据为输入，柴油发电机转速为输出的神经网络模型。3.按照权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：刘霞飞，
类型：发明
国别省市：