基于模糊神经网络的水力机组模型辨识

根据水力机组可分段线性化的特性,提出了水力机组简易模糊语言模型。在此基础上,将反馈控制思想引入系统辨识,同时结合神经网络的易学习特点给出了基于模糊神经网络的水力机组模型结构及其算法。最后将所建模型运用于灯泡贯流式机组的在线预测。试验结果表明,该模型在线修正工作量小,并能迅速地、较为准确地逼近实际系统的输出,可以作为贯流式机组自适应控制的实时预测模型。     

贯流式水力机组调速控制策略研究

对灯泡贯流式水力机组的调速策略进行了研究,提出了附加校正控制和状态反馈控制两种方案。通过对其稳定域及适应性的分析,论证了这两种方案的有效性。     

贯流式机组神经网络在线辨识研究

提出了一种部分递归神经网络结构,给出了学习率的实时调整方法,并将之运用于贯流式机组的在线预测。该网络克服了对被控对象结构先验知识的依赖性,并能反映调节对象的非线性映射关系。仿真试验表明,该网络能迅速地、较为准确地逼近实际系统的输出,可作为贯流式机组自适应控制的实时预测模型。