基于神经网络的水轮发电机组的建模分析

水轮发电机组是一个具有非线性的复杂受控对象。本文分别采用 BP和 RBF神经网络模型对水轮发电机组进行动态建模 ,经 MATLAB仿真实验 ,结果表明用神经网络可方便的建立非线性系统的模型。通过分析比较两种网络动态建模方法 ,可知采用 RBF网络进行建模相对采用BP网络具有明显的优点 ,RBF所用的学习时间和所用到的神经元个数大大减少 ,在某种程度上克服了 BP网络的训练时间长、训练不完全和容易到达局部极小的缺陷。