小波神经网络的水电机组自适应逆控制

【摘要】：针对水电机组的非线性和结构参数易变化且具有时变和非最小相位的特点,依据神经网络的自学习特性和小波分析的逼近能力,提出了一种基于小波神经网络(WNN)的水电机组自适应逆控制方法.该方法用小波神经网络逼近被控对象的正、逆模型,通过构造控制加权的广义目标函数,推导出一种对非最小相位系统能实现有效控制的小波神经网络自适应逆控制律,理论分析和对水电机组仿真实验均表明,文中提出的控制策略比采用神经网络控制能更好地改善水电机组的动态性能,证明了该方法的有效性. 【作者单位】： 中国计量学院机电工程学院 中国计量学院机电工程学院
【关键词】： 自动控制技术 水电机组 小波神经网络 自适应逆控制
【基金】：浙江省教育厅科研计划项目(No.20050385)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 水电机组是典型的集水-机-电为一体的复杂非线性对象且具有非最小相位特性[1],要建立起精确的数学模型几乎不可能,导致经典的自适应逆控制不能对其实现有效控制.近年来出现的小波神经网络,它在时域和频域都具有对非线性函数的局部逼近能力,因而引起了人们的广泛关注,逐渐成为

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