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马翔 (马翔.) [1] | 陈新楚 (陈新楚.) [2] | 王劭伯 (王劭伯.) [3]

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

应用RBF神经网络辨识方法建立了锅炉燃烧系统非线性模型,它可在运行中自动学习,适应很大工况范围及锅炉特性的时变性,应用结果表明所建立的模型能有效跟踪锅炉运行特性,具有很好的泛化能力,为锅炉燃烧系统优化控制和在线预测奠定了基础。

Keyword:

RBF神经网络 燃烧系统 电站 锅炉 非线性建模

Community:

  • [ 1 ] 福州福大自动化科技有限公司,福建福州350002
  • [ 2 ] 福州大学电气工程与自动化学院,福建福州350002

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Source :

福州大学学报:自然科学版

ISSN: 1000-2243

CN: 35-1337/N

Year: 2004

Issue: 3

Volume: 32

Page: 295-297

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