基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识方法研究

来源 :海军工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sun593792820

【摘要】

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针对核动力蒸汽发生器在瞬态、启动和低功率下的"收缩"与"膨胀"现象引起的逆动力学效应使核动力蒸汽发生器水位特性难以辨识的问题,提出了基于Elman神经网络的NSG水位特性辨

【作者】

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周刚张大发彭威

【机构】

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海军工程大学

【出处】

：

海军工程大学学报

【发表日期】

：

2005年5期

【关键词】

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核动力蒸汽发生器 ELMAN神经网络水位辨识 nuclear power steam generator Elman neural network wat

【基金项目】

：

海军工程大学校科研和教改项目

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针对核动力蒸汽发生器在瞬态、启动和低功率下的"收缩"与"膨胀"现象引起的逆动力学效应使核动力蒸汽发生器水位特性难以辨识的问题,提出了基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识的新方法.采用串-并联型辨识结构,以保证辨识的收敛性和稳定性.网络训练采用Levenberg-Marququardt BP学习算法.仿真结果表明,所提出的方法能够正确地辨识核动力蒸汽发生器的水位特性,且具有较高的辨识精度.

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