科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2010年
16期
390,392
,共2页
专家库%模糊核%预测%冷却循环水
專傢庫%模糊覈%預測%冷卻循環水
전가고%모호핵%예측%냉각순배수
本文针对火力发电厂涡轮发电机冷却循环水被控水量大,时滞长的特点,提出将模糊核支持向量机(KF_SVM)应用于冷却循环水控制系统中,通过学习历史测量数据对水质变化趋势进行预测.利用以往的人工调节经验建立专家库,设定模糊核支持向量机的核函数因子,有效提高学习网络的学习效率.实验表明KF_SVM有效地提高了冷却循环水水质的稳定性,保障了发电机安全运行.
本文針對火力髮電廠渦輪髮電機冷卻循環水被控水量大,時滯長的特點,提齣將模糊覈支持嚮量機(KF_SVM)應用于冷卻循環水控製繫統中,通過學習歷史測量數據對水質變化趨勢進行預測.利用以往的人工調節經驗建立專傢庫,設定模糊覈支持嚮量機的覈函數因子,有效提高學習網絡的學習效率.實驗錶明KF_SVM有效地提高瞭冷卻循環水水質的穩定性,保障瞭髮電機安全運行.
본문침대화력발전엄와륜발전궤냉각순배수피공수량대,시체장적특점,제출장모호핵지지향량궤(KF_SVM)응용우냉각순배수공제계통중,통과학습역사측량수거대수질변화추세진행예측.이용이왕적인공조절경험건립전가고,설정모호핵지지향량궤적핵함수인자,유효제고학습망락적학습효솔.실험표명KF_SVM유효지제고료냉각순배수수질적은정성,보장료발전궤안전운행.
