基于RBF神经网络的水轮机调节系统辨识

摘要：

针对水轮机确切数学模型难以建立的问题以及水轮机调节系统非线性动态仿真的复杂性,利用RBF神经网络的局部逼近特性和快速收敛能力,实现水轮机调节系统非线性特性的辨识建模.将该模型应用于水轮机调节系统仿真,能快速准确地得到系统及机组内部各参数的变化规律.仿真结果表明,模型精度高,实用性强,从而为调节系统过渡过程的计算以及高级控制策略的研究提供了有力的支持.

关键词：RBF神经网络、水轮机调节系统、辨识、仿真

所属期刊栏目：32

分类号：TV734.4(水能利用、水电站工程)

资助基金：中国科学院资助项目50579022;国家高技术研究发展计划863计划50539140;广东省博士启动基金20050487062

在线出版日期：2006-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：42-44