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摘要:
将基于神经网络的模型参考自适应控制(NNMRAC)作为控制策略用于研究船舶发电机组的时变与非线性转速控制,以提高控制质量。研究中建立了船舶发电机组二阶传递函数模型,模型参考自适应控制的神经网络辨识器与控制器均采用多层前馈拓扑结构,网络训练采用量化共轭梯度反向传播优化学习算法。学习完成的神经网络模型参考自适应控制器与PID控制器并行作用于船舶发电机组,仿真数据表明船舶发电机组转速控制系统的调速快速性得到了提高、灵敏度得到了改善。
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 船舶发电机组转速神经网络模型参考自适应控制研究
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 船舶发电机组 神经网络 模型参考自适应控制(MRAC) 转速控制 量化共轭梯度算法
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 先进制造与自动化技术
研究方向 页码范围 130-138
页数 9页 分类号
字数 2861字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.10020470.2014.10.014
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 施伟锋 上海海事大学电气自动化系 84 410 10.0 17.0
2 张威 上海海事大学电气自动化系 24 65 4.0 5.0
3 许丽霞 上海海事大学电气自动化系 3 14 3.0 3.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
船舶发电机组
神经网络
模型参考自适应控制(MRAC)
转速控制
量化共轭梯度算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导