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神经网络具有较强的自学习和自适应能力,本文设计了基于对角回归神经网络（DRNN）的控制系统,选择合适的学习率,实现饱和式蒸汽发生器水位变化率的快速稳定辨识和自适应控制。仿真结果表明,蒸汽发生器水位的控制效果良好。
基于对角回归神经网络的饱和式蒸汽发生器水位控制
【摘 要】
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神经网络具有较强的自学习和自适应能力,本文设计了基于对角回归神经网络（DRNN）的控制系统,选择合适的学习率,实现饱和式蒸汽发生器水位变化率的快速稳定辨识和自适应控制。仿
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,中国核动力研究设计院,AtlanticNuclearServicesLtd
【出 处】
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核动力工程
【发表日期】
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2007年3期
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