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同步发电机监督学习神经网络励磁控制器

Synchronal generator excitation controller based on SNC neural network

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【作者】 杨冠鲁李晴燕胡欣

【Author】 YANG Guan-lu1,LI Qing-yan2,HU Xin1 (1.College of Information Science & Engineering,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China; 2.College of Electronic Science & Technology,Anhui University,Hefei 230039,China)

【机构】 华侨大学信息科学与工程学院安徽大学电子科学与技术学院华侨大学信息科学与工程学院 福建泉州362021安徽合肥230039福建泉州362021

【摘要】 应用神经网络的监督学习控制(SNC)方法,在线性最优励磁控制的基础上,利用神经网络对同步发电机的励磁控制过程进行监督学习,设计出基于SNC的同步发电机励磁控制律。仿真结果表明,所设计的SNC在系统运行方式较大的变化范围内,都能提供很好的阻尼特性和良好的控制性能,并且控制结构简单,有较强的实时性和适应能力。

【Abstract】 A type of synchronal generator excitation controller based on the theory of supervised neural controller(SNC) is presented in this paper. The neural network is used to supervise and learn the stable controlling process of the linear optimal excitation controller. Simulation results show that the designed SNC controller can provide very good damping and good controlling performance over a wide range of operating conditions and at the same time it has a sample structure and a good simultaneity and adaptability.

【关键词】 神经网络最优控制励磁控制SNC
【Key words】 neural networkoptimal controlexcitation controllerSNC
  • 【文献出处】 安徽大学学报(自然科学版) ,Journal of Anhui University(Natural Sciences) , 编辑部邮箱 ,2005年03期
  • 【分类号】TM341
  • 【被引频次】3
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