【摘 要】
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本文针对水轮发电机组具有非线性、时变、非最小相位且结构参数变化范围较大的特点,提出了将优化遗传算法和神经网络相结合实现对水轮发电机组辨识的新方法,阐述了其原理并给
【机 构】
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中国计量学院机电工程分院,浙江,杭州,310027
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本文针对水轮发电机组具有非线性、时变、非最小相位且结构参数变化范围较大的特点,提出了将优化遗传算法和神经网络相结合实现对水轮发电机组辨识的新方法,阐述了其原理并给出了相应的算法和计算公式,该方法结合优化遗传算法与神经网络各自的优点,克服了传统BP神经网络收敛速度较慢以及易于收敛到局部极小点等缺点,仿真试验表明,采用该方法能较迅速、准确地逼近实际系统,表明了其有效性.
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