基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识

摘要：

在核动力蒸汽发生器运行过程中,其逆动力学效应使其动态特性难以辨识.为提高蒸汽发生器动态特性辨识的效果,提出了基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识的新方法.辨识模型采用串-并联型辨识结构,网络训练采用Levenberg-Marququardt学习算法.对蒸汽发生器典型运行工况的辨识结果表明,所提出的方法能够正确地辨识蒸汽发生器的动态特性且具有较高的辨识精度.

关键词： 核动力 蒸汽发生器 神经网络 动态过程

作者: 周刚 张大发 彭威

作者单位: 海军工程大学,核能科学与工程系,湖北,武汉,430033

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届北京核学会应用技术学术交流会

会议地点: 湖北宜昌

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）