基于RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的垂直軸風(fēng)力機設計

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基于RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的垂直軸風(fēng)力機設計
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(中原工學(xué)院 電子信息學(xué)院,鄭州 450007)
作者簡(jiǎn)介:張 謙(1957-),男,河南平頂山人,教授,碩士生導師,主要從事智能控制理論與智能信息處理方向的研究。 [FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:TP183
基金項目:

Research on Vertical Axis Wind Turbine Control Algorithm Based on RBF Fuzzy Neural Network[JZ)][HS)]

Author:

Affiliation:

(School of Electronic Information, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)

Fund Project:

摘要

圖/表

訪(fǎng)問(wèn)統計

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摘要:

半轉結構垂直軸風(fēng)力機具有優(yōu)良的空氣動(dòng)力特性,為了進(jìn)一步提高風(fēng)電系統輸出電能的質(zhì)量,在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與模糊邏輯系統的函數等價(jià)條件下,探索了基于T-S模糊模型的RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制算法,并依此設計出兩葉結構半轉式垂直軸風(fēng)力機控制器;通過(guò)與常規PID控制算法的仿真比較,表明基于T-S模型的RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制算法在兩葉結構半轉式垂直軸風(fēng)力機的恒轉速控制方面具有一定的優(yōu)越性。

Abstract:

Seimi-rotary VAWT (vertical axis wind turbine) has excellent aerodynamic properties. In order to improve the quality of electricity produced by wind turbine, the RBF fuzzy neural network was studied on the condition that the RBF neural network was equal to the function of fuzzy logic system and, two-leaf semi-rotary VAWT controller was based on this algorithm. Compared with the conventional PID control algorithm, the simulation result shows that the RBF fuzzy neural network control algorithm based on T-S model has some superiority in the application of two-leaf semi-rotary VAWT constant revolution control.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

張謙,王雙紅,陳海峰.基于RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的垂直軸風(fēng)力機設計計算機測量與控制[J].,2014,22(7):2237-2239,2243.

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歷史

收稿日期:2014-03-10
最后修改日期:2014-04-10
錄用日期:
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
出版日期:

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