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转子磁场定向矢量控制中,转速PI调节器在控制对象参数变化时其鲁棒性能较差,而单神经元具有自学习、自适应能力,为了进一步改善矢量控制系统的性能,文章提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器。为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调。仿真结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且还具有很强的自适应性和鲁棒性。 相似文献
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在船舶电力推进电机控制中,提出了一种基于神经元自适应PID控制的方法,控制算法采用有监督的Hebb学习规则。从仿真结果可知,采用神经元自适应PID控制具有较好的适应能力和抗干扰能力,满足船舶电力推进电机控制的要求。 相似文献
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针对传统的核动力蒸汽发生器水位PID控制方法存在的缺点,将神经网络方法与PID控制的结构结合起来,提出核动力蒸汽发生器水位单神经元自校正PID控制方法,在线调整控制器参数。仿真研究表明,该方法可以提高系统的控制品质。 相似文献
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将神经网络与PID控制结合起来,提出了基于BP神经网络整定的蒸汽发生器水位PID控制方法,采用BP学习算法调整控制器神经网络的连接权值,通过对系统性能的学习实现了控制器参数的在线整定,仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的控制性能。 相似文献
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结合中国东海某海洋石油平台的系统无功补偿的需求,引入了一种新型的无功补偿装置静态无功发生器(SVG),利用电力系统计算软件ETAP对SVG在不同补偿位置的补偿效果进行了分析,结合分析的结果,最终确定了SVG的具体补偿位置,对多海缆连接电力系统的无功补偿方案的确定提供了可参考案例,对海洋石油平台的大电网开发和建设积累了成功的经验。 相似文献