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摘要:
针对火电站机炉协调控制对象的非线性、时变和纯迟延的特性,采用了一种PID型模糊控制器[1].为了使此控制器具有自学习功能,提出了一种包含一个自回归神经元的5层模糊神经网络,并根据梯度下降算法,给出了它各层权值的修正算法.通过对参考文献[2]的模型进行仿真研究,证明使用这种初值易选、学习能力较强的模糊神经网络控制器可以克服协调控制对象的时变性和随机性干扰,大大改善了控制品质.图6表1参6
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文献信息
篇名 基于PID型模糊神经网络的火电站单元机组协调控制
来源期刊 动力工程 学科 工学
关键词 模糊神经网络 自学习 机炉协调控制
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 控制技术
研究方向 页码范围 2219-2223
页数 5页 分类号 TM762
字数 3548字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6761.2003.01.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘吉臻 316 5755 39.0 59.0
2 陈彦桥 27 568 11.0 23.0
3 曾德良 82 2067 25.0 44.0
4 王印松 96 579 14.0 19.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
自学习
机炉协调控制
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
动力工程学报
月刊
1674-7607
31-2041/TK
大16开
上海市闵行剑川路1115号
4-301
1981
chi
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