【摘 要】
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火电厂机炉协调控制系统是一个复杂的多变量系统,针对其强耦合的动态特性和难以建模的特点,提出一种网络结构动态变化的动态模糊神经网络算法对超临界机组机炉协调系统进行建
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心
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火电厂机炉协调控制系统是一个复杂的多变量系统,针对其强耦合的动态特性和难以建模的特点,提出一种网络结构动态变化的动态模糊神经网络算法对超临界机组机炉协调系统进行建模。该算法具有模糊推理能力和学习功能等优点,并且模糊规则是在训练的时候依据系统误差和可容纳边界来逐条产生的,同时也采用了分级学习的方法来提高了网络的学习速度。在分析了机炉协调系统的特性以后,对某电厂超临界机组协调系统现场数据进行预处理,应用该算法进行模型的训练和测试。经过MATLAB仿真验证表明,动态模糊神经网络有很好的泛化能力,且建立的协调系统
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