基于神经网络的大型发电机微碱循环水控制系统的设计

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针对大型发电机微碱循环水被控水量大,人工检测的时间间隔长,同时被控对象所处环境具有不可预测性和遗传性的特点,利用以往的学习调节经验建立专家库,提出一种快速学习网络,能够及时地对专家库进行学习,并根据学习效果更新专家库,指导网络产生合理控制规则。应用结果表明本系统有效的保持了pH值的稳定性,提高了调解效率,从根本上保证循环水的水质,保障发电机安全经济运行。
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