资料介绍
针对火电厂汽轮发电机组经济性监测系统中参数失效的问题,提出了利用径向基函数神经网络的仿真手段作为虚拟传感器。分析了径向基函数神经网络的原理与特点,总结了求解各层权值和阈值的数学公式,阐述了参数学习和仿真的方法与过程。
关键词:径向基;神经网络;汽轮发电机组;经济性监测;仿真;虚拟传感器
Abstract :In order to solve the problem of failure measure parameter in the economic monitoring system of steam turbine unit , a method employing radial basis function neural network (RBFN) to simulate the parameter is proposed. The principle and charac2 teristics of RBFN are analyzed , the mathematics method to evaluate the network weights and biases of each layer is summarized , and the training and simulation methods and processes are expounded. Besides , a more convenient method that can use MATLAB to training the network off2line was proposed.
Key words :radial basis; neural network; steam turbine unit ; economic monitoring; simulation; virtual sensor
关键词:径向基;神经网络;汽轮发电机组;经济性监测;仿真;虚拟传感器
Abstract :In order to solve the problem of failure measure parameter in the economic monitoring system of steam turbine unit , a method employing radial basis function neural network (RBFN) to simulate the parameter is proposed. The principle and charac2 teristics of RBFN are analyzed , the mathematics method to evaluate the network weights and biases of each layer is summarized , and the training and simulation methods and processes are expounded. Besides , a more convenient method that can use MATLAB to training the network off2line was proposed.
Key words :radial basis; neural network; steam turbine unit ; economic monitoring; simulation; virtual sensor
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