船舶大功率发电机混沌神经网络建模

• 作者: 施伟锋 聂益文
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 船舶大功率发电机 混沌神经网络 建模 非线性 泛化能力
• 年，卷（期）: 2005,（21）
• 所属期刊栏目: 电工电机
• 页码范围: 156-162
• 页数: 7页
• 分类号: TP271
• 字数: 3195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.21.028

摘要

在分析和研究了Aihara神经元混沌特性的基础上,建立了基于Aihara混沌神经元的Elman局部递归混沌神经网络(CNN),神经元引入混沌特性后增强了神经网络对非线性映射的全局逼近能力.在船舶大功率同步发电机建模中,以船用柴油机输出转矩功率和发电机输入励磁电流作为CNN建模与辨识的输入参数;以发电机的输出频率、发电机端电压和输出电流作为CNN建模与辨识的输出参数;采用有导师学习方式,运用基于BP的动态训练方法,最终完成了船舶大功率发电机的动态建模.与其它的ANN建模相比较,用CNN建立的模型的隐层神经元数量少,系统的泛化能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂益文	上海海事大学电气自动化系	2	20	2.0	2.0
2	施伟锋	上海海事大学电气自动化系	84	410	10.0	17.0