【摘 要】
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应用人工神经网络的建模方法,采用多层感知器的模型结构,利用自适应学习速率的BP学习算法,辨识出风力机系统的功能模型,并把辨识模型的仿真结果与系统实验测量数据相对比,开展了与经
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应用人工神经网络的建模方法,采用多层感知器的模型结构,利用自适应学习速率的BP学习算法,辨识出风力机系统的功能模型,并把辨识模型的仿真结果与系统实验测量数据相对比,开展了与经典系统辨识方法的比较研究,以检验神经网络模型的可靠性。实验结果表明,这种新的风力机系统建模方法具有很高的精度。
The artificial neural network modeling method is adopted, the model structure of multilayer perceptron is used, the BP learning algorithm of adaptive learning rate is used to identify the functional model of the wind turbine system, and the simulation results of the identification model are compared with the experimental data of the system Compared with classical system identification methods, a comparative study has been carried out to verify the reliability of the neural network model. Experimental results show that this new wind turbine system modeling method has high accuracy.
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