【摘 要】
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为了解决船用电站发动机调速效果容易受到环境影响问题,基于RBF神经网络理论提出了一种柴油机RBF-PID转速控制算法,实时地优化转速环控制器的控制参数,且初始权值对RBF神经网
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51406040);工信部高技术项目(工信部联装[2013]412号)
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为了解决船用电站发动机调速效果容易受到环境影响问题,基于RBF神经网络理论提出了一种柴油机RBF-PID转速控制算法,实时地优化转速环控制器的控制参数,且初始权值对RBF神经网络的影响很小。在突变负载的情况下针对不同的初始权值进行了一系列仿真计算,并在D6114柴油发电机上进行了实验验证。仿真结果与实验结果相吻合。结果表明:初始权值对RBF-PID控制算法的影响小于对BP-PID控制算法的影响,算法鲁棒性更强。柴油机采用RBF-PID控制算法,能够在获得相对于传统PID更好的调速效果的同时,环境改变时对其的影响更小而无需花费很多时间进行神经网络的训练学习,满足二级电站的精度指标。
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