粗糙-神经网络逆模补偿的发电机励磁复合控制

摘要：

利用粗糙集数据智能分析与决策规则自动提取的优点以及神经网络良好的泛化能力,提出了粗糙-神经网络逆模型的具体实现方法;在证明五阶同步发电机模型可逆的基础上,研究了船舶同步发电机的粗糙-神经网络逆模型,提出了基于粗糙-神经网络逆模型前馈补偿的船舶发电机励磁复合控制方法,并对复合控制的稳定性和可靠性进行了分析.在某船舶电力仿真系统中进行了多工况仿真研究并进行了对比分析.仿真结果表明,粗糙-神经网络逆模型前馈补偿的复合控制可以提高船舶电力系统电压控制的稳态精确度、改善系统的动态性能.

关键词：发电机、励磁控制、前馈补偿、复合控制、粗糙集、神经网络

所属期刊栏目：13

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：江苏省教育厅高校自然科学基金基础研究项目08KJB520007;南京邮电大学引进人才科研基金项目NY207148

在线出版日期：2009-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：104-111