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1.
2.
基于小波神经网络的火电单元机组负荷系统建模仿真研究 总被引:6,自引:7,他引:6
火电单元机组是一种复杂的多变量对象,常规方法难以建立它的非线性数学模型。该文利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。网络隐层采用框架小波函数,输出层采用线性函数,采用BP算法对网络进行训练,并利用自适应的学习速率和动量参数加快网络训练的收敛速度。网络的训练结果和测试结果均表明,小波网络输出值与实际模型输出值之间的误差在允许范围内,小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型。 相似文献
3.
基于神经网络的火电机组负荷预见控制方法及其仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用多个自适应神经元构造了火电单元机组负荷预见控制系统,研究了用神经网络实现多变量系统的预见协调控制,神经网络输入量应该怎样选取。仿真结果证明了这种控制方案的正确性。与原有的负荷最优预见控制方法相比,该方法不依赖于对象的精确模型,也不涉及权重矩阵的选取。 相似文献
4.
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7.
对利港电厂3号350MW机组磨煤机入口一次风阿纽巴风量测量装置所存在的问题进行了分析,并用自行设计的机翼形风量测量装置对其进行了改造。实践证明,改造后的测量装置工作稳定、测量值准确。 相似文献
8.
基于递阶G-K聚类的热工过程多模型建模方法 总被引:4,自引:3,他引:4
针对热工过程分段线性化的特点,本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法。首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入/输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性;然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相应的线性子模型,再将各子模型通过模糊加权求和以得到精确的系统全局模型。同时,为保证各聚类子空间内样本的“线性化度”,采用新的综合聚类指标,并利用免疫遗传算法来求解该聚类问题,以克服迭代算法易陷入局部极小和对聚类初始化敏感的缺点。该方法能充分利用运行数据中所包涵的对象动态特性信息,以描述过程的全局非线性。最后通过几个典型实例验证了该方法的有效性、准确性。 相似文献
9.
电厂过热汽温对象具有大惯性、大迟延和非线性等特性,常规控制策略难取得满意的控制效果。为此,提出一种基于免疫优化的智能预测控制方法,它将离线辨识得到的模型作为预测模型,然后利用实数编码的免疫优化算法在线实现预测控制的滚动优化,给出每个采样时刻的最优控制量。将其应用于过热汽温控制系统进行仿真研究,结果表明该智能预测控制方法具有优良的控制品质。 相似文献
10.
协调控制系统的专家极点配置自整定方法 总被引:7,自引:5,他引:7
本文提出了一种多变量PID控制系统参数在线自整定方法,即多变量专家极点配置(MEPP)法。该方法将单变量PID控制器极点配置自整定方法推广到多变量系统,并成功地运用专家系统原理实现了闭环极点的自动配置,克服了人工试凑的缺陷。该方法用于火电单元机组协调控制系统自整定仿真研究,结果是令人满意的。 相似文献