摘要
提出了一种改进的神经网络学习算法．对拟合静态模型。其误差的收敛阶可达１．６１８．基于同步发电机可控硅励磁自并励非线性模型的仿真研究表明，该算法控制性能优良。
An improved neural network learning control algorithm-modified delta rule is presented. The convergence order can reach 1. 618 infixed mode. The simulation results, hased on the nonlinear system model ofsynchronous generator silicon controlled rectifier excitation system,show thatthe algorithm is good.
出处
《水电能源科学》
北大核心
1995年第2期78-82,共5页
Water Resources and Power
关键词
同步发电机
励磁
神经网络控制
非线性模型
neural network control, synchronous generatot excitation,modified delta rule
