【摘 要】
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计算机以及智能技术的高速发展,为许多领域的研究提供了新的手段和方法,也为燃气轮机仿真及最优控制的研究注入了新的活力.然而,由于燃气轮机数学模型的高度复杂性和很强的非
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计算机以及智能技术的高速发展,为许多领域的研究提供了新的手段和方法,也为燃气轮机仿真及最优控制的研究注入了新的活力.然而,由于燃气轮机数学模型的高度复杂性和很强的非线性,迄今为止它的求解还是十分困难,解决上也存在很多缺点.该文针对传统解法中的缺点引入并改进人工神经网络、遗传算法罚函数法,从而使燃气轮机的建模、仿真与最优控制的求解进入一个新的境界.主要工作有四个方面:1.基于神经网络的燃气轮机仿真研究;2.改进的实数型遗传算法的研究;3.受状态约束的时间最优控制问题的求解;4.基于遗传算法的燃气轮机最优控制.
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