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船用同步發(fā)電機混沌神經(jīng)網(wǎng)絡建模
2017-9-1 閱讀(377)
船用發(fā)電機的數(shù)學模型在船舶電力系統(tǒng)仿真和控制中有著廣泛地應用，船用發(fā)電機的數(shù)學模型具有一定的復雜性和非線性特性，其建模研究是一個熱點問題。神經(jīng)網(wǎng)絡對于辨識和逼近復雜的非線性系統(tǒng)有著*的性能，已經(jīng)在工程領域得到了廣泛而成功地應用。國內(nèi)外許多學者采用神經(jīng)網(wǎng)絡來建立非線性系統(tǒng)的模型，并取得了一定的成功。混沌神經(jīng)網(wǎng)絡具有十分復雜的動力學特性，它不同于僅具有梯度下降特性的一般性神經(jīng)網(wǎng)絡?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡具有更加豐富的遠平衡點動力學特性，同時存在各種吸引子。用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡建立的船用同步發(fā)電機模型具有很強的泛化能力。
所以，混沌神經(jīng)網(wǎng)絡為非線性系統(tǒng)建模提供了一種新的方法。主要工作為： 1)利用Matlab軟件來建立混沌神經(jīng)網(wǎng)絡結構，首先建立Aihara混沌神經(jīng)網(wǎng)絡結構，通過合理的選擇混沌神經(jīng)元結構，對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層、輸出層和隱層進行了設計，同時選擇合適的學習方法來建立學習速度更快、泛化能力更強的新的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡結構。 2)在建立混沌神經(jīng)網(wǎng)絡結構之后，利用采集來的船用同步發(fā)電機的樣本數(shù)據(jù)來訓練船用同步發(fā)電機的數(shù)學模型。在建模的過程中，首先選擇系統(tǒng)辨識模型，然后通過對樣本數(shù)據(jù)進行一系列的處理，同時在訓練的過程中通過比較、試驗來選擇訓練速度、訓練次數(shù)等參數(shù)，來對建立的船用同步發(fā)電機模型的正常運行工況和故障工況進行訓練，從而建立船用同步發(fā)電機的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型。 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡對于大型非線性系統(tǒng)的建模是非常具有現(xiàn)實意義的，值得借鑒和推廣，為非線性系統(tǒng)建模提供了一條新思路和一個新手段。同時，也大大降低了試驗的要求，對于船員的培訓等耗費巨大的項目有很大的幫助。因此，對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡建摸的研究具有一定的理論價值和工程實用意義。
同步發(fā)電機微機測試系統(tǒng),利用高性能價格比的MCS-196系列單片機開發(fā)出一種高精度、智能化的微機自動測試裝置.設計了同步發(fā)電機參數(shù)測試儀器,完成了利用發(fā)電機定子電壓電流的波形,辨識發(fā)電機參數(shù)的計算機軟件,該裝置運用鎖相環(huán)技術自動跟蹤和獲取電量頻率,進行交流采樣,利用傅立葉算法求得電量基波的幅值、有效值,從而可獲得三相有功功率、三相無功功率以及功率因數(shù).理論分析和試驗結果表明,采用定點數(shù)運算的各項結果均達到精度要求.具有RS-232串行通訊接口,能夠和上位計算機之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換.在硬件設計和軟件編程中,使用了多項冗余技術,使得裝置運行更為穩(wěn)定、可靠.
