基于粗糙径向基函数网络的船舶发电机励磁控制

• 作者: 张腾飞 王锡淮 肖健梅
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 船舶发电机 励磁系统 神经比例-积分-微分控制
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 新能源与分布式发电
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TM712
• 字数: 5312字
• 语种: 中文

摘要

粗糙集和神经网络的集成技术综合利用了粗糙集理论数据分析与决策规则自动提取的优点以及神经网络对非线性函数任意逼近的能力,为复杂非线性系统的建模辨识提供了一种新的途径.文中提出了一种基于粗糙径向基(radial basis function,RBF)网络的船舶发电机励磁神经比例-积分-微分(proportion-integra1-differential,PID)自适应控制方法,通过粗糙RBF网络离线学习和在线辨识对神经PID控制器的参数进行自适应调节.仿真结果表明,该控制方法与传统PID控制相比具有超调量小、调节速度快等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张腾飞	上海海事大学电气自动化系	7	165	5.0	7.0
2	王锡淮	上海海事大学电气自动化系	107	1014	16.0	29.0
3	肖健梅	上海海事大学电气自动化系	95	902	15.0	27.0