基于BP网络的热力系统参数仿真

被引：11

作者：

叶春，忻建华

机构：

[1] 上海交通大学动力与能源工程学院

来源：

上海交通大学学报 | 1999年 / 03期

关键词：

神经网络；参数仿真；热力系统;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.1999.03.023

中图分类号：

TM743 [模拟与仿真];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对热力系统的传感器损坏率较高，导致有些分析软件失效的现状，提出了一种改进ＢＰ算法的人工神经网络，对一些重要的热力参数进行了仿真研究．在该方法中，网络学习过程通过同时调整学习率和动量修正因子两个参数，使得收敛速度沿着最佳方向进行．经实例计算结果表明，真实值和仿真值之间的误差在１％以内，可以满足工程应用的需要．文中最后给出的在调峰机组的寿命管理系统中的应用实例，对动力系统的热力参数在线仿真、减少传感器的维护量，尤其是提高基于参数采集的应用软件的可靠性具有较大的参考价值

引用

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