基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步化汽輪發(fā)電機勵磁控制研究.pdf

1、該文在分析異步化汽輪發(fā)電機(ASTG)的勵磁控制原理的基礎(chǔ)上,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)特性,解決了系統(tǒng)由于時變、非線性和不確定性而難于精確建模的問題,和多目標(biāo)控制器難以整定參數(shù)的問題.該文首先對異步化汽輪發(fā)電機的非線性數(shù)字模型進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)過程中,引入了附加動量法與自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率相結(jié)合的改進BP算法,提高了學(xué)習(xí)速度,加快了收斂.在對異步化汽輪發(fā)電機的非線性數(shù)學(xué)模型辨識的基礎(chǔ)上,該文對ASTG

2、動模實驗系統(tǒng)進行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識.經(jīng)實測數(shù)據(jù)的驗證,利用該方法設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以相當(dāng)高的精度逼近實際系統(tǒng).根據(jù)上述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識實踐,該文總結(jié)出對多輸入多輸出對象進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的一套的方法,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入輸出狀態(tài)量的確定、樣本的獲取與處理,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計等.針對ASTG有功控制器為多輸入單輸出的多目標(biāo)控制器,難以整定控制器參數(shù)的問題,該文提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制策略,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)特性,對控制器參數(shù)