【摘 要】
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针对可调速双馈水轮发电机系统的不确定性、非线性和参数时变的特点,提出了一种采用小脑模型(CMAC)神经网络的自适应控制策略.该控制策略以系统动态误差和给定信号量作为CMAC
【机 构】
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重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆大学电气工程学院
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针对可调速双馈水轮发电机系统的不确定性、非线性和参数时变的特点,提出了一种采用小脑模型(CMAC)神经网络的自适应控制策略.该控制策略以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相结合构成系统的复合控制.该文对双馈水轮发电机系统的稳态调节和暂态特性进行了数字仿真研究,并与常规的PID控制进行比较.结果表明,基于CMAC的自适应控制策略对系统模型结构和参数变化、负荷扰动都具有很好的适应性和鲁棒性,控制品质优良,是一种适于在线学习控制的双馈水轮发电机系统控制方法.
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