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基于神经网络的模糊自适应励磁控制系统

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项目年度编号 0601310311
中图分类号 TM341TP273TM301.2
成果公布年份 2005
成果简介 主要内容:该项目研究了一类适于同步电机高品质控制的神经模糊控制策略并解决:1、神经元网络优化问题;改进学习算法的收敛速度以满足实时性要求;2、提高神经网络的泛化能力;3、针对同步电机的复杂控制特性,研究并提出了瞬态失步再整步的解决方案,提高同步机使用寿命。项目意义:该项目研究了一类适于同步电机高品质控制的神经模糊控制策略,可以大大改善同步电机的控制水平和电网的稳定水平,提高各类发电站和使用同步电动机的企业的经济效益。主要发现发明及创新点:l、将智能控制理论应用于同步电机励磁控制器的设计之中,提高了励磁系统的智能化水平。2、提出了基于复合梯度向量(CGV)的神经网络学习策略,提高了算法的学习收敛速度,改进了算法的泛化能力。3、提出了带载失步再整步控制方案。4、设计了基于神经网络的模糊自适应励磁控制器。5、设计了网络化接口,便于实现同步电机的群控和系统的远程故障诊断。6、设计了新型电力系统稳定器,提高了电力系统稳定性。取得的成效:2001年,该系统在引滦工程5台同步电机机组上调试运行一次成功,3年共增加效益1140万元。此后,该系统又参加了天铁集团热力分厂、大港油田第三采油作业区注水泵站、宜昌市栗子坪和交叉坪水电站、四川省甘孜州结马电站等典型工程的技术改造,取得了出色的运行结果。该产品已被四川东风电机有限公司定为首选配套产品。至2004年,已生产186台,累计一次经济效益1216.7万元,二次经济效益2822.9万元。应用遍及全国11个省市自治区。
完成人 赵辉 陈在平 王红君 王玉明 岳有军 学术成果认领
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