【摘 要】
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该文的主要工作是在原有优化模型的基础之上对水电仿真系统中的励磁系统模型进行再优化,从而得到一个能够更好地反映励磁系统实际工作情况的新优化模型.作者根据水电仿真系统
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该文的主要工作是在原有优化模型的基础之上对水电仿真系统中的励磁系统模型进行再优化,从而得到一个能够更好地反映励磁系统实际工作情况的新优化模型.作者根据水电仿真系统对模型的要求以及励磁系统自身的特点,详细分析了现存BP神经网络励磁系统优化模型存在的缺点和不足,提出了采用遗传算法与BP神经网络相结合的混合算法对原有模型进行优化.即先用遗传算法进行全局的搜索优化,然后再用BP算法进行局部寻优.围绕这个主题,在论文中作者首先对水电仿真系统的意义、现状以及该课题的出处吉林丰满水电数字仿真系统做了概述.其次对所采用的理论基础做出了说明,介绍了遗传算法的技术发展过程、关键操作的实现技术和步骤、以及基于BP算法的原始模型的分析.进而分析了遗传算法与BP算法各自的优缺点,论证了采用遗传算法与BP神经网络相结合的方法对模型进行优化的可行性.该文重点介绍了遗传算法与BP神经网络相结合时的具体实现,给出了算法的流程图、关键步骤、函数的VC++具体实现程序.通过励磁系统中的电压校正器模块各个参数的具体设置,详细描述了实现的过程,从现场获得的2000组数据中经过预处理筛选了200组样本数据对网络进行了训练.通过与原始数学模型以及采用BP神经网络优化了的模型进行比较,验证了该文方法的有效性和实用性.
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