基于NNARX的动态神经网络模型的水电机组预测控制

【摘要】：针对水轮机调节系统的高阶、非线性及非最小相位的特点,设计了基于非线性自回归动态神经网络(NNARX)的水电机组预测控制系统。为了更好地得到过程参数及对象模型,先利用NNARX神经网络对水电机组整体进行辨识,再利用此网络对水电机组进行预测控制,并给出了模型算法及处理过程。由于NNARX动态网络误差曲面比较复杂,利用L-M算法对其进行训练。仿真结果表明,基于NNARX的动态神经网络模型具有很好的收敛性,辨识精度高,预测控制效果良好。 【作者单位】： 湖北工业大学电气与电子工程学院;中电投珠海横琴热电有限公司工程部;武汉长江工商学院公共基础课部;华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 神经网络 水电机组 辨识 预测控制
【基金】：国家自然科学基金项目(51379080) 湖北省自然科学基金项目(2010CDB02503) 湖北工业大学科研基金项目(BSQD12107)
【分类号】：TV734;TP183
【正文快照】： 1引言随着我国经济的快速发展,水电厂装机容量越来越大,并在某些情况下工况变化较为频繁,水电机组系统工作过程具有非线性、时变、运行过程不确定性等特点。目前,虽然常规PID算法及其改进算法基本能满足其控制要求,但研究高性能的先进控制器来应对越来越复杂的水电机组运行工

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