排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
3.
4.
5.
6.
针对变桨伺服系统非线性、多变量、数学模型难以建立的特性,本文速度环采用基于BP神经网络的PID控制以满足系统的抗扰性;位置环采用模糊PD控制以满足变桨伺服系统位置快速跟踪且无超调的性能要求。仿真结果表明,电动变桨伺服系统采用以上控制方法,不仅可以保证伺服系统有较强的抗扰性能,同时实现了无超调,响应快,具有良好的动态特性。 相似文献
7.
针对风速的不确定性给保障风力可靠性发电带来很大困难的问题,采用模糊神经网络的方法对大型风电场的风速进行预测,利用T-S模糊系统和神经网络的知识构建模糊神经网络预测模型,将风电场风电机组附近的气温、气压、空气湿度和风向等环境参教与风速预测模型的输入,对提前4小时和提前一天的风速进行预测,仿真结果表明该方法具有很高的精度. 相似文献
8.
1