小波網(wǎng)絡(luò)及其在水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、本文對(duì)小波網(wǎng)絡(luò)及其在水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究和探索，提出了基于小波網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的智能辨識(shí)和控制的新方法。主要內(nèi)容如下：第一章對(duì)水輪機(jī)調(diào)速器和調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制策略進(jìn)行了綜述，闡述了小波分析理論和小波網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀及其在控制領(lǐng)域的應(yīng)用，提出了研究目的和意義。 第二章提出了一種利用遺傳算法和正交試驗(yàn)方法優(yōu)化小波網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的新方法，證明了新方法的有效性。證明了在同等條件下，小波網(wǎng)絡(luò)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)越。 第三章

2、從理論上證明了穩(wěn)定且具有唯一解的SISO非線性離散動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的小波網(wǎng)絡(luò)可辨識(shí)性。提出了梯度+比例微分算法并給出了變遺忘因子遞推預(yù)報(bào)誤差算法及其基于單個(gè)權(quán)值的局部化算法，對(duì)所提算法的收斂性進(jìn)行了證明，并對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組在線辨識(shí)進(jìn)行了實(shí)例仿真研究。依據(jù)小波的時(shí)頻域局部特性，給出了一種確定小波網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始值的方法。 第四章利用SIMULINK建立了水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)全真非線性動(dòng)態(tài)仿真模型，該模型能較真實(shí)的反映水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的非線性內(nèi)在特性，為