模糊神經網絡及其在熔融碳酸鹽燃料電池系統(tǒng)中的應用研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩85頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、熔融碳酸鹽燃料電池(MCFC)是一種潔凈、高效的新型發(fā)電裝置,適宜作大容量分布式電廠的供電裝備.但是要真正實現MCFC發(fā)電系統(tǒng)的商業(yè)化,除了在材料和工藝等方面進行改進以外,還必須為系統(tǒng)的運行設計穩(wěn)定高效的控制系統(tǒng)和保證系統(tǒng)安全運行的故障診斷系統(tǒng).由于MCFC系統(tǒng)是復雜的電化學系統(tǒng),系統(tǒng)具有很強的非線性特征和參數時變特征,并且系統(tǒng)的機理特征不完全確知,傳統(tǒng)控制系統(tǒng)往往結構復雜,控制效果差.模糊神經網絡(FNN)是模糊邏輯系統(tǒng)和人工神經網絡

2、的有機結合,不但可以利用系統(tǒng)知識、處理模糊信息,而且網絡參數和結構具有自適應能力.FNN已經在非線性系統(tǒng)的控制和建模方面得到了廣泛應用.本文首先研究了模糊神經網絡的參數和結構學習算法,然后將模糊神經網絡應用于MCFC發(fā)電系統(tǒng)建模、控制和故障診斷中.主要研究內容如下:1.提出了FNN網絡參數學習的實數遺傳算法(RGA),改善了傳統(tǒng)遺傳算法的編碼結構,提高了網絡參數學習效率.利用統(tǒng)計學習理論,對FNN逼近性能和泛化能力進行了分析,提出了一種

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論