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基于模糊神经网络的发电机励磁控制器的研究 被引量:25

STUDY ON THE GENERATOR EXCITATION CONTROLLER BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK
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摘要 在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的智能型励磁控制策略,构造了具有双FNN模型结构的励磁控制器。所构建的FNN励磁控制系统不仅保留了模糊控制的功能,而且具有体现励磁控制非线性特征的能力,能更精确地反映系统的动态变化过程,具有更强的鲁棒性和适应性。 Based on the analysis of generator excitation control system and combining the fuzzy control theory with neural network technology, an intelligent excitation control strategy based on fuzzy neural network (FNN) is proposed, and an excitation controller with a structure of double FNN models is built. In this FNN excitation control system not only the functions of fuzzy control are retained, but also the ability to incarnate the non-linear feature of excitation control is provided, the dynamic changing process of the excitation system can be reflected more precisely, therefore, the proposed system possesses better robustness and adaptability.
出处 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期50-55,共6页 Power System Technology
基金 天津大学留学回国人员基金资助项目(200447)。
关键词 发电机 励磁控制器 励磁控制系统 模糊神经网络 模糊控制理论 智能型 神经网络技术 FNN 鲁棒性 模型结构 Adaptive control systems Control system analysis Intelligent control Neural networks Robustness (control systems) Strategic planning
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