自动化与仪器仪表
自動化與儀器儀錶
자동화여의기의표
AUTOMATION & INSTRUMENTATION
2003年
5期
21-23
,共3页
系统辨识%双输入双输出模型%前向反馈型神经网络
繫統辨識%雙輸入雙輸齣模型%前嚮反饋型神經網絡
계통변식%쌍수입쌍수출모형%전향반궤형신경망락
本文采用前向反馈型神经网络,建立了一个火力发电厂双输入双输出系统的辨识模型.利用MATLAB5.3神经网络工具箱编程,以湖南湘潭电厂一台30万千瓦机组的输入输出参数的实测数据作为学习样本训练网络模型,并在训练好的模型基础上给出了系统多步步长的预测结果及调门开度的单位阶跃响应曲线.结果表明这种方法收敛速度快、误差小、精度高,是一种比较理想的系统辨识方法.
本文採用前嚮反饋型神經網絡,建立瞭一箇火力髮電廠雙輸入雙輸齣繫統的辨識模型.利用MATLAB5.3神經網絡工具箱編程,以湖南湘潭電廠一檯30萬韆瓦機組的輸入輸齣參數的實測數據作為學習樣本訓練網絡模型,併在訓練好的模型基礎上給齣瞭繫統多步步長的預測結果及調門開度的單位階躍響應麯線.結果錶明這種方法收斂速度快、誤差小、精度高,是一種比較理想的繫統辨識方法.
본문채용전향반궤형신경망락,건립료일개화력발전엄쌍수입쌍수출계통적변식모형.이용MATLAB5.3신경망락공구상편정,이호남상담전엄일태30만천와궤조적수입수출삼수적실측수거작위학습양본훈련망락모형,병재훈련호적모형기출상급출료계통다보보장적예측결과급조문개도적단위계약향응곡선.결과표명저충방법수렴속도쾌、오차소、정도고,시일충비교이상적계통변식방법.
