基于神经网络的重型燃气轮机启动过程建模研究

摘要：

分别选取NARX神经网络和Elman网络作为建模工具,利用重型燃气轮机现场运行数据,对启动过程进行动态工况建模,实现主要运行参数的预测.通过对训练误差函数中的输出参数高数值样本点赋予更高权重值,获得了对高数值区域预测精度更高的网络个体.对于多组样本序列数据的训练问题,提出样本序列拼接、拼接点权重值置零的训练方式.比较Elman网络和NARX神经网络在不同测试条件下的预测表现,结果显示了Elman应用的局限性.研究成果可为神经网络在燃气轮机建模中的应用提供参考.

关键词：重型燃气轮机、动态建模、NARX神经网络、Elman网络

所属期刊栏目：49

分类号：TK472(内燃机)

资助基金：国家科技重大专项2017-V-0005-0055

在线出版日期：2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：169-174,185