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基于对角回归神经网络的饱和式蒸汽发生器水位控制
被引量:
9
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作者
王颖民
瞿小龙
崔震华
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期90-93,124,共5页
神经网络具有较强的自学习和自适应能力,本文设计了基于对角回归神经网络(DRNN)的控制系统,选择合适的学习率,实现饱和式蒸汽发生器水位变化率的快速稳定辨识和自适应控制。仿真结果表明,蒸汽发生器水位的控制效果良好。
关键词
对角回归神经网络
蒸汽发生器
水位控制
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职称材料
题名
基于对角回归神经网络的饱和式蒸汽发生器水位控制
被引量:
9
1
作者
王颖民
瞿小龙
崔震华
机构
西南交通大学电气工程学院
中国核动力研究设计院
atlantic nuclear services ltd canada
出处
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期90-93,124,共5页
文摘
神经网络具有较强的自学习和自适应能力,本文设计了基于对角回归神经网络(DRNN)的控制系统,选择合适的学习率,实现饱和式蒸汽发生器水位变化率的快速稳定辨识和自适应控制。仿真结果表明,蒸汽发生器水位的控制效果良好。
关键词
对角回归神经网络
蒸汽发生器
水位控制
Keywords
Diagonal recurrent neural network, Steam generator, Level control
分类号
TL361 [核科学技术—核技术及应用]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于对角回归神经网络的饱和式蒸汽发生器水位控制
王颖民
瞿小龙
崔震华
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
9
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