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

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【摘要】： 發(fā)電機(jī)勵磁系統(tǒng)模型參數(shù)的準(zhǔn)確性對電力系統(tǒng)的分析與控制有重要的影響。傳統(tǒng)的辨識方法大都是采用線性化的方法,只辨識勵磁系統(tǒng)線性部分的參數(shù),而勵磁系統(tǒng)實際上是一個非線性系統(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,對考慮非線性環(huán)節(jié)的勵磁系統(tǒng)模型進(jìn)行辨識。采用MATLAB為仿真工具,搭建勵磁模型和電力系統(tǒng)模型,選用階躍擾動信號,采集數(shù)據(jù),分別用以上兩種方法進(jìn)行辨識。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,得到的勵磁系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型可以模擬原勵磁系統(tǒng)的輸出。根據(jù)可測量的多少,遺傳算法可以單環(huán)節(jié)辨識和整體辨識.單環(huán)節(jié)辨識效果好,整體辨識效果不如單環(huán)節(jié),但是辨識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)辨識可以有較好的辨識效果。
【關(guān)鍵詞】：勵磁系統(tǒng) 參數(shù)辨識 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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TM31;TP18
【目錄】：

• 中文摘要3
• 英文摘要3-5
• 第一章 緒論5-10
• 1.1 勵磁系統(tǒng)參數(shù)辨識的意義5-6
• 1.2 國內(nèi)外勵磁系統(tǒng)參數(shù)辨識研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)6-8
• 1.3 人工智能及其在勵磁非線性參數(shù)辨識中的應(yīng)用8-9
• 1.4 論文內(nèi)容9-10
• 第二章 發(fā)電機(jī)勵磁系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型10-22
• 2.1 發(fā)電機(jī)勵磁系統(tǒng)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)10-11
• 2.2 勵磁系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型11-19
• 2.2.1 勵磁電源的數(shù)學(xué)模型11-16
• 2.2.2 勵磁調(diào)節(jié)器的數(shù)學(xué)模型16-19
• 2.2.3 完整的勵磁系統(tǒng)模型19
• 2.3 用MATAB/SIMULINK 建立研究用的系統(tǒng)模型和勵磁模型19-22
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識勵磁模型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)實現(xiàn)勵磁模型辨識28-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 遺傳算法辨識勵磁系統(tǒng)模型參數(shù)33-48
• 4.1 遺傳算法概述33-35
• 4.2 遺傳算法在勵磁參數(shù)辨識中的應(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 辨識流程39
• 4.3 利用遺傳算法辨識IEEE AC1A 勵磁模型39-47
• 4.3.1 單環(huán)節(jié)辨識40-43
• 4.3.2 整體辨識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

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1124546