"基于非线性自回归神经网络的燃气轮机建模方法研究"
本文旨在研究基于非线性自回归神经网络的燃气轮机建模方法,以解决燃气轮机机理建模难题。该方法通过利用非线性自回归神经网络建立燃气轮机仿真模型,并利用某在役燃气轮机的运行数据,验证了该方法的可行性。该研究结果表明,该方法可以较好地仿真燃气轮机的关键参数。
关键知识点:
1. 非线性自回归神经网络(NARX)模型在燃气轮机建模中的应用:NARX 模型是一种基于神经网络的非线性自回归模型,能够捕捉燃气轮机的非线性特性,建立精准的燃气轮机仿真模型。
2. 燃气轮机建模方法分类:燃气轮机建模方法可以分为三类:白盒建模、灰盒建模和黑盒建模。白盒建模基于物理定律,灰盒建模基于简化的物理特性,而黑盒建模基于数据驱动的方法。
3. 黑盒建模在燃气轮机建模中的应用:黑盒建模方法不需要了解燃气轮机的内部机理,只需要利用运行数据,建立燃气轮机的仿真模型,该方法具有较高的应用价值。
4. 非线性自回归神经网络在燃气轮机控制系统仿真验证中的应用:燃气轮机控制系统仿真验证需要建立燃气轮机数学模型,而非线性自回归神经网络可以建立精准的燃气轮机仿真模型,提高控制系统的可靠性和安全性。
5. 燃气轮机控制系统仿真验证的重要性:燃气轮机控制系统仿真验证是控制系统开发过程中的必要环节,可以提前发现控制系统的缺陷并进行改进,提高控制系统的可靠性和安全性。
6. 燃气轮机建模方法的挑战:燃气轮机建模方法面临着多种挑战,例如缺乏设计数据、复杂的非线性特性等,因此需要选择合适的建模方法来解决这些挑战。
7. 数据驱动的燃气轮机建模方法:数据驱动的燃气轮机建模方法可以解决缺乏设计数据的问题,该方法基于运行数据,建立燃气轮机的仿真模型,具有较高的应用价值。
本文证明了基于非线性自回归神经网络的燃气轮机建模方法的可行性和有效性,为燃气轮机控制系统仿真验证提供了新的思路和方法。