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基于人工智能的勵(lì)磁系統(tǒng)非線性參數(shù)辨識(shí)

發(fā)布時(shí)間:2017-11-01 01:06

  本文關(guān)鍵詞:基于人工智能的勵(lì)磁系統(tǒng)非線性參數(shù)辨識(shí)


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【摘要】: 發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)模型參數(shù)的準(zhǔn)確性對(duì)電力系統(tǒng)的分析與控制有重要的影響。傳統(tǒng)的辨識(shí)方法大都是采用線性化的方法,只辨識(shí)勵(lì)磁系統(tǒng)線性部分的參數(shù),而勵(lì)磁系統(tǒng)實(shí)際上是一個(gè)非線性系統(tǒng),本文分別采用兩種人工智能方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,對(duì)考慮非線性環(huán)節(jié)的勵(lì)磁系統(tǒng)模型進(jìn)行辨識(shí)。采用MATLAB為仿真工具,搭建勵(lì)磁模型和電力系統(tǒng)模型,選用階躍擾動(dòng)信號(hào),采集數(shù)據(jù),分別用以上兩種方法進(jìn)行辨識(shí)。結(jié)果證明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要用大量的樣本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練,得到的勵(lì)磁系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型可以模擬原勵(lì)磁系統(tǒng)的輸出。根據(jù)可測(cè)量的多少,遺傳算法可以單環(huán)節(jié)辨識(shí)和整體辨識(shí).單環(huán)節(jié)辨識(shí)效果好,整體辨識(shí)效果不如單環(huán)節(jié),但是辨識(shí)模型同樣可以用于系統(tǒng)仿真。根據(jù)具體情況盡可能多的分環(huán)節(jié)辨識(shí)可以有較好的辨識(shí)效果。
【關(guān)鍵詞】:勵(lì)磁系統(tǒng) 參數(shù)辨識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號(hào)】:TM31;TP18
【目錄】:
  • 中文摘要3
  • 英文摘要3-5
  • 第一章 緒論5-10
  • 1.1 勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)的意義5-6
  • 1.2 國內(nèi)外勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)6-8
  • 1.3 人工智能及其在勵(lì)磁非線性參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用8-9
  • 1.4 論文內(nèi)容9-10
  • 第二章 發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型10-22
  • 2.1 發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)10-11
  • 2.2 勵(lì)磁系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型11-19
  • 2.2.1 勵(lì)磁電源的數(shù)學(xué)模型11-16
  • 2.2.2 勵(lì)磁調(diào)節(jié)器的數(shù)學(xué)模型16-19
  • 2.2.3 完整的勵(lì)磁系統(tǒng)模型19
  • 2.3 用MATAB/SIMULINK 建立研究用的系統(tǒng)模型和勵(lì)磁模型19-22
  • 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)勵(lì)磁模型22-33
  • 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介22
  • 3.2 神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)22-24
  • 3.2.1 神經(jīng)元模型22-23
  • 3.2.2 多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)23-24
  • 3.3 BP 網(wǎng)絡(luò)24-28
  • 3.4 BP 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)勵(lì)磁模型辨識(shí)28-32
  • 3.5 本章小結(jié)32-33
  • 第四章 遺傳算法辨識(shí)勵(lì)磁系統(tǒng)模型參數(shù)33-48
  • 4.1 遺傳算法概述33-35
  • 4.2 遺傳算法在勵(lì)磁參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用35-39
  • 4.2.1 適應(yīng)度函數(shù)36-37
  • 4.2.2 編碼方法37
  • 4.2.3 遺傳算子37-39
  • 4.2.4 辨識(shí)流程39
  • 4.3 利用遺傳算法辨識(shí)IEEE AC1A 勵(lì)磁模型39-47
  • 4.3.1 單環(huán)節(jié)辨識(shí)40-43
  • 4.3.2 整體辨識(shí)43-47
  • 4.4 本章小結(jié)47-48
  • 第五章 結(jié)論48-49
  • 參考文獻(xiàn)49-51
  • 致謝51-52
  • 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文52

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本文編號(hào):1124546

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