基于Hebbina监督学习算法的神经网络变距控制
王湘明
梁晶晶
邓英
孙磊
滕新强
1.沈阳工业大学,风能技术研究所,沈阳,1100232.沈阳工业大学,风能技术研究所,沈阳,1100233.沈阳工业大学,风能技术研究所,沈阳,1100234.沈阳工业大学,风能技术研究所,沈阳,1100235.沈阳工业大学,风能技术研究所,沈阳,110023
摘要：变距控制是变速恒频风力发电机组的核心技术之一,由于变距系统具有纯滞后非线性的特性,采用常规的PID算法已无法满足控制目标的要求.由1 MW变速恒频风力发电机组实际运行情况可知,其控制器PID参数需要不断在线整定,为此设计了基于Hebbina监督学习机理的神经网络变距控制算法.根据机组运行的实际数据进行离线学习,确定Hebbina监督学习算法的学习速率ηi,然后进行在线整定,以保证风力发电机组处于最佳运行状态.给出了1 MW风力发电机组采用常规PID算法和神经网络变距控制算法的仿真对比结果,从中可以看出后者的动态特性和稳态特性明显优于前者,对于实际应用将起到指导作用.
关键词：变距控制神经网络在线参数整定PID控制Hebbina监督学习算法
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA05Z429)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 633-636,645 )
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