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摘要
针对水轮机系统参数不确定性、非线性及非最小相位特点,基于非线性动态神经网络无限逼近能力对水轮机系统采用L-M算法整体辨识,且该算法对两层小网络结构训练学习是最有效的方法。利用辨识的模型计算优化未来的输出并与传统PID控制进行对比和已训练好的网络函数对水轮机故障进行判断。仿真结果表明,该控制器在动态状况下具有很好的鲁棒性、快速性,满足系统内部参数的变化规律,同时此网络函数可以有效的诊断故障。
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单位电子工程学院; 湖北工业大学
