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发电机励磁与汽门系统的改进神经网络逆控制方法
发电机励磁与汽门系统的改进神经网络逆控制方法
作者:
徐庆宏
戴先中
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
逆系统
神经网络
在线学习
扩张状态观测器
电力系统
摘要:
为提高发电机励磁汽门系统机端电压和转速的控制性能,提出了基于在线学习和扩张状态观测器(ESO)的改进神经网络逆控制方法.首先,将神经网络逆与被控励磁汽门系统组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统.然后,基于自抗扰控制方法,设计了用于在线估计复合伪线性系统状态和扰动的ESO,并在设计的伪控制量中对扰动进行补偿,利用线性系统理论证明了ESO的收敛性和闭环系统的稳定性;同时,在离线训练的基础上设计了基于在线梯度方法的神经网络逆在线学习算法,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了神经网络逆在线学习的收敛性.最后,以典型的两区域四机系统为例进行数值仿真,结果表明,与传统的AVR/PSS方法和基于离线训练的神经网络逆控制方法相比,所提方法明显提升了电力系统的暂态性能.
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文献信息
篇名
发电机励磁与汽门系统的改进神经网络逆控制方法
来源期刊
东南大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
逆系统
神经网络
在线学习
扩张状态观测器
电力系统
年,卷(期)
2010,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1196-1202
页数
分类号
TP183|TP273|TM712
字数
5131字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-0505.2010.06.013
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
戴先中
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
185
3390
32.0
48.0
2
徐庆宏
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
3
44
3.0
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传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
东南大学学报(自然科学版)
主办单位:
东南大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-0505
CN:
32-1178/N
开本:
大16开
出版地:
南京四牌楼2号
邮发代号:
28-15
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
5216
总下载数(次)
12
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