【摘 要】
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针对目前大型电站测点传感装置损坏率高,导致有些分析软件失效的现状,应用人工神经网络原理,设计了一个自适应BP网络模型,进行实时判别及仿真.以某一实际机组为例,对其参数进
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针对目前大型电站测点传感装置损坏率高,导致有些分析软件失效的现状,应用人工神经网络原理,设计了一个自适应BP网络模型,进行实时判别及仿真.以某一实际机组为例,对其参数进行了仿真计算,绝大多数数据的相对误差在1.5%以内,可以满足工程实际的需要.同时,对输入/输出参数之间的关联程度,对影响输出结果的精度、收敛速度等因素进行了分析比较,这对今后的仿真结果有很好的借鉴意义.因此,该模型对动力系统的热力参数在线仿真,减少传感器的维护量,尤其是提高基于参数采集应用软件的可靠性具有较大的实用价值.
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