混流式水轮机神经网络模型非线性仿真

• 作者: 常江 谢云敏
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 混流式水轮机 神经网络 非线性仿真
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 水电建设
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 分类号: TK733+.1
• 字数: 1908字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2004.06.030

摘要

针对水轮机非线性特性难以准确描述及混流式水轮机调节系统(ETGS)非线性仿真复杂性,利用前馈神经网络强大的非线性逼近能力,建立混流式水轮机神经网络模型(FTNNM).描述流量和效率特性的FTNNM采用Lev-enberg-Marquardt算法进行离线训练,收敛速度快、模型精度高.训练后的FTNNM作为一个非线性环节和其他模块构成了在MATALAB的SIMULINK环境下的非线性仿真系统.该系统实现了各种运行工况的非线性仿真,并能快速、准确地得到系统以及混流式水轮机内部各种参数的变化规律,为混流式水轮机调节系统(FTGS)控制策略的研究提供了一个良好的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢云敏		11	33	3.0	5.0
2	常江	深圳职业技术学院机电系	14	71	5.0	8.0