【摘 要】
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针对船舶动力系统存在着非线性、不确定性和复杂性,传统的速度调节系统已经不能满足控制需要,作者将模糊神经网络应用到复杂过程控制中去,实现动力系统的智能控制。采用模块
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60875025);中央高校基本科研业务费专项基金项目(DL09AB09);东北林业大学青年科研基金项目(09018);黑龙江省自然科学基金项目(F200920)
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针对船舶动力系统存在着非线性、不确定性和复杂性,传统的速度调节系统已经不能满足控制需要,作者将模糊神经网络应用到复杂过程控制中去,实现动力系统的智能控制。采用模块建模法建立了汽轮机模型,给出了一种基于模糊神经网络的转速调节系统。并将粗糙集理论与模糊神经网络结合起来,利用粗糙集从观测数据中提取规则,并寻求最小规则集,解决了模糊神经网络"规则爆炸"问题。在MATLAB平台上进行仿真,结果表明该方法对于负荷的扰动及工况的变化有良好的控制效果。
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