船舶大功率发电机混沌神经网络建模

在分析和研究了Aihara神经元混沌特性的基础上,建立了基于Aihara混沌神经元的Elman局部递归混沌神经网络（CNN）,神经元引入混沌特性后增强了神经网络对非线性映射的全局逼近能力.在船舶大功率同步发电机建模中,以船用柴油机输出转矩功率和发电机输入励磁电流作为CNN建模与辨识的输入参数;以发电机的输出频率、发电机端电压和输出电流作为CNN建模与辨识的输出参数;采用有导师学习方式,运用基于BP的动态训练方法,最终完成了船舶大功率发电机的动态建模.与其它的ANN建模相比较,用CNN建立的模型的隐层神经元数量少,系统的泛化能力强.     

混沌神经网络建模及仿真应用研究

简要的介绍了混沌神经网络的基本理论,对混沌神经网络与非线性建模问题进行了分析．以船舶发电机这一大型非线性系统为例,对其进行混沌神经网络仿真建模研究,提出了用混沌神经网络仿真建模的一般思路和方法．结果显示,将混沌神经网络应用于大型非线性系统的仿真建模是十分成功的．