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基于PSO算法的水轮机FNNC控制器参数优化

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水轮发电机组是一个复杂的非最小相位系统，不稳定零点的存在使得系统阶跃响应呈现负调特性，而且负调与调节时问相耦合，针对这种特性，本文把上升时间、负调和超调作为优化指标，使用自适应粒子群算法对模糊神经网络的结构进行优化，获得最优的控制器。并将仿真结果与PID、基于BP算法的模糊神经网络控制器作比较，结果表明优化后的系统既兼顾到了系统的动态特性和负调特性，又使系统具备了一定的适应性。

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来源
《2009年中国智能自动化会议》|2009年|277-282|共6页
会议地点南京
作者
杨巧德; 张侃健;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类水轮发电机;
关键词
微粒群算法; 模糊控制器; 非最小相位系统; 水轮发电机组; 参数优化;

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