【摘 要】
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针对水轮机非线性特性难以准确描述及混流式水轮机调节系统 (FTGS)非线性仿真复杂性 ,利用前馈神经网络强大的非线性逼近能力 ,建立混流式水轮机神经网络模型 (FTNNM )。描述
【机 构】
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深圳职业技术学院机电系,南昌水利水电高等专科学校
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针对水轮机非线性特性难以准确描述及混流式水轮机调节系统 (FTGS)非线性仿真复杂性 ,利用前馈神经网络强大的非线性逼近能力 ,建立混流式水轮机神经网络模型 (FTNNM )。描述流量和效率特性的FTNNM采用Lev enberg -Marquardt算法进行离线训练 ,收敛速度快、模型精度高。训练后的FTNNM作为一个非线性环节和其他模块构成了在MATALAB的SIMULINK环境下的非线性仿真系统。该系统实现了各种运行工况的非线性仿真 ,并能快速、准确地得到系统以及混流式水轮机内部各种参数的变化规律 ,为混流式水轮机调节系统 (FTGS)控制策略的研究提供了一个良好的基础
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