基于RBF神经网络的水轮机调节系统辨识

• 作者: 周建中 李超顺 杜思存 王珊
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 水轮机调节系统 辨识 仿真
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 机电与金属结构
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 分类号: TV734.4
• 字数: 1987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2006.03.013

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王珊	华中科技大学水电与数字化工程学院	10	39	3.0	6.0
2	周建中	华中科技大学水电与数字化工程学院	395	5250	35.0	50.0
3	杜思存	华中科技大学水电与数字化工程学院	1	20	1.0	1.0
4	李超顺	华中科技大学水电与数字化工程学院	35	493	14.0	21.0