神经网络背景下的发电机控制系统的研究

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由于大型发电机微碱循环水被控水量大,使用人工检测的时间间隔长,而且被控对象所处环境具有不可预测性以及遗传性的现象,通过过去的学习调节经验构建专家库,论文提出一种快速学习网络,能够及地对专家库进行学习,并根据学习效果更新专家库,指导网络产生合理控制规则。实验结果表明本系统有效地保持了PH值的稳定性,提高了调解效率,从根本上保证循环水的水质,保障发电机安全经济运行。
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