【摘 要】
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首先运用MATLAB系统辨识工具箱函数，结合现场试验数据，建立水轮机的线性模型；然后通过CFD数值计算得到不同工况点的运行数据，运用神经网络技术建立水轮机的非线性模型，并对比不同算法的仿真结果，结果表明，辨识所得的线性模型在小波动工况下的仿真结果与试验结果一致，RBF神经网络模型能更准确地拟合水轮机非线性特性。
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院 武汉 430074
【出 处】
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第四届全国水力机械及其系统学术会议
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首先运用MATLAB系统辨识工具箱函数，结合现场试验数据，建立水轮机的线性模型；然后通过CFD数值计算得到不同工况点的运行数据，运用神经网络技术建立水轮机的非线性模型，并对比不同算法的仿真结果，结果表明，辨识所得的线性模型在小波动工况下的仿真结果与试验结果一致，RBF神经网络模型能更准确地拟合水轮机非线性特性。
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