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人工神经网络船舶电站励磁系统仿真研究
| 论文题名： | 人工神经网络船舶电站励磁系统仿真研究 |
| 关键词： | 船舶电站;励磁控制系统;人工神经网络;线性最优控制;可控硅励磁控制 |
| 摘要： | 目前，由于船舶吨位的不断增加以及电力推进船舶的不断涌现，使船舶发电机的容量越来越大，并且对船舶电站控制系统提出了更高的要求。船舶发电机励磁系统控制性能的好坏直接影响到电站系统的电压稳定。原来广泛应用的船舶发电机可控硅控制方式在整个控制过程中设定的参数都是固定不变的，不能满足在实际控制系统中状态变化和参数不确定性的需求，因此在实际控制过程中，系统很难达到最佳的控制效果。而人工神经网络以其良好的非线性处理能力及优良的容错性能为解决未知不确定非线性系统的建模与控制问题提供了一条新的思路。 本文以中远集团”汉堡”轮发电机励磁控制系统为参考模型，结合BP人工神经网络和线性最优控制理论的优良特性，设计新型自适应励磁控制器。该控制器把发电机有功功率、无功功率以及端电压作为反馈输入，通过大量的样本离线训练神经网络后，控制器输出线性最优反馈增益，进而得出最优控制规律。 最后利用MATLAB软件对两种励磁控制方式下的系统模型进行仿真研究，分析比较BP神经网络励磁控制与传统可控硅励磁控制的仿真运行结果，证明了BP神经网络励磁控制方法使发电机在起动、负荷变化、电网故障等工况条件下的稳态电压调节精度和系统动态特性的显著优势。 |
| 作者： | 赵一楠 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 刘彦呈 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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