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水轮机调节系统是一个集水力、机械、电气为一体的复杂控制对象，其基本任务是根据系统负荷的不断变化来调节水轮发电机的有功功率输出 ，并保持机组频率的稳定[1~3]。由于水流惯性带来的水锤效应，水、机、电各环节的非线性和大惯性特点，还有参数变化、负荷扰动等的影响，使得水轮发电机的调节较为复杂[4]。
近年来，模糊神经网络技术将模糊技术和神经网络技术很好地融合在一起，采用神经网络来进行模糊信息处理 控制工程网版权所有 ，使神经网络具备了定性知识的表达能力，其网络的拓扑结构和连接权值具有了明确的物理意义 ，使得网络的初始化变得容易，避免了网络训练陷入局部最优 ，保证了网络的稳定性[5 ,6]。本文研究提出了一种基于模糊B 样条基神经网络的水轮机 调速器控制方法，该方法在充分利用了模糊神经网络构造简便、容错性好、定性知识表达能力和自学习能力强的基础上，还综合了B样条基函数优异的局部特性，进一步提高了的性能。
标签: 智能控制调速器非线性控制模糊逻辑水轮机
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0 引言 水轮机调节系统是一个集水力、机械、电气为一体的复杂控制对象，其基本任务是根据系统负荷的不断变化来调节水轮发电机的有功功率输出 ，并保持机组频率的稳定[1~3]。由于水流惯性带来的水锤效应，水、机、电各环节的非线性和大惯性特点，还有参数变化、负荷扰动等的影响，使得水轮发电机的调节较为复杂[4]。 近年来，模糊神经网络技术将模糊技术和神经网络技术很好地融合在一起
