基于BP神经元网络的水电运行仿真系统水机温度模型改进

摘要

论文中,主要是针对水电运行仿真系统中原有的温度模型的不足,提出了基于神经元网络的新的模型;给出了问题的解决方法—用BP网络进行实现;最后,并对新旧模型进行了性能分析.在该文中,首先是对水电运行仿真系统总体进行介绍,主要讲述了水电运行仿真系统的仿真环境,软,硬件的构成以及系统的整体结构;其次是介绍了神经元网络理论的一些基础知识和历史,特别着重介绍了该文中要用到的BP神经元网络;接着对水电运行仿真系统中,与温度模型相关的水机部分的内容进行了简单介绍,着重讲述了温度模型的原理及其数学模型与实际应用,并分析了这个模型存在的问题;该文的重点,提出了对原温度模型存在问题的修改方法:利用神经元网络理论来改进旧的模型.文中,构造了一个输入层、隐含层,输出层神经元个数分别为9、15、3的三层BP网络,然后在WINDOWS2000平台上,利用VC++6.0实现了这个BP网络;从现场获得的数据中,预选择了200对作为网络的训练样本,利用这些样本,对BP网络进行了多次、反复训练.在训练过程中,不断调整BP网络的学习系数、允许最大误差等系数,一直到网络训练完成;最后是对改进后的温度模型进行测试和评估,将新、旧模型的结果进行了比较,得出改进模型系统性能的结论,表明用BP网络进行温度模型的仿真是可行的.

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1课题概述

1.1.1水电仿真的必要性

1.1.2当前水电运行仿真系统的现状

1.1.3吉林丰满水电仿真系统介绍

1.2问题的提出

1.2.1水轮机温度模型在仿真系统中的作用

1.2.2神经元网络的基本原理

1.2.3水电仿真建模的要求

1.3本论文研究的主要内容

第二章BP神经元网络及系统的自学习

2.1 BP神经元网络的产生

2.1.1早期神经元网络

2.1.2 70代神经元网络

2.1.3 80年代-BP神经元网络出现

2.1.4 80年代后期到现在的神经元网络

2.2 BP网络

2.2.1误差逆传播校正方法

2.2.2 BP网络的学习规则

2.2.3 BP网络的计算方法

2.3 BP网络的自学习能力

第三章传统水机温度模型的缺陷

3.1丰满水电仿真系统

3.1.1丰满水电运行仿真系统的软、硬件组成

3.1.2支撑环境总体结构设计

3.2温度系统模型

3.2.1水机系统

3.2.2冷却水系统

3.2.3润滑水系统

3.2.4压油装置系统

3.2.5温度系统

3.3温度系统模型的实现

3.3.1推力瓦温

3.3.2上导瓦温

3.3.3下导瓦温

3.4 传统温度模型存在的问题

第四章传统水机温度模型的改进

4.1传统模型存在的问题及改进方法

4.1.1传统模型存在的问题

4.1.2改进方法的提出

4.2改进温度模型中BP网络的构造

4.2.1输入、输出层的设计

4.2.2改进模型中BP网络中间层的设计

4.2.3改进模型中BP网络其他参数的确定

4.3样本数据的获得

4.4改进模型的程序实现

4.5改进模型的训练结果

4.6改进温度模型的前台实现

第五章改进模型的评价

5.1对改进温度模型中BP网络的评价

5.2对改进温度模型性能的评价

总结

参考文献

致谢

科研经历