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1、汽轮机是一种在高压蒸汽的作用下高速旋转的设备，汽控制系统需要高要求的保证电压和频率的稳定性，以及由于动力需求量的大小时变的输出，这就要求了对于汽轮机转速金着机组容量的增加和参数的提高，启动和运行变的越來越复杂，机组的安全性也变的越来越重要，一直釆用的传统的PID调节系统已经不能满足生辰的要求，特别是大型的汽轮机组的要求。目前BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。由神经网络原理应用到人型汽轮机组使其可以自适应学习
2、各种误差扰动带来的调节方式，更加适应时变的控制系统，以满足现在的控制需求。木文由神经网络着手，利用神经网络多层输入输出，口学习适应能力，提升汽轮机控制系统的控制能力，利用基于BP神经网络的状态辨识模型，提出了总体设计方案，依据课题的实际情况设计出了易收敛，训练速度更快的BP神经网络模型，最后利用MATLAB神经网络工具箱函数给出了具体的实现方法和方针结果。关键词：BP神经网络；汽轮机；MATLAB仿真StudyofSteamTurbineControlBasedontheBPNeuralNetworkAbstractInahigh-pressurestea
3、mturbineisundertheactionofhighspeedrotatingequipment,aircontrolsystemofhighrequirementstoguaranteethestabilityofvoltageandfrequency,andthesizeofthepowerdemandtime-varyingoutput,whichrequiresahighrequirementsforturbinespeed.Withtheincreaseoftheunitcapacityandparameters,start-upando
4、perationisbecomingmoreandmorecomplex,unitsafetyhasbecomeincreasinglyimportant,alwaysadoptsthetraditionalPIDcontrolsystemalreadycannotsatisfytherequirementofbirth,especiallylargesteamturbine.CurrentlyBPneuralnetworkcanlearnandstorageofinput-outputmodelmappingrelation,withouttheprio
5、rtorevealthemappingrelationshipofdescribingmathematicalequations.Itistousetherulesoflearningthesteepestdescentmethod,throughpropagationtoconstantlyadjustnetworkweightsandthreshold,maketheminimumerrorsquarenetwork.Bytheneuralnetworktheoryappliedtolargeturbineunitwhichcanlearnallkin
6、dsofadaptiveperturbationeiTorsofregulatingmode,themoretimetomeetcontrolsystem,thecontrolrequirements.Basedonneuralnetwork,andbyusingtheneuralnetworkself-learninginputandoutput,multilayeradaptiveability,enhancetheabilitytocontrolsteamturbinecontrolsystembasedonBPneuralnetworkmodels
7、,putsforwardthestateoveralldesignscheme,accordingtotheactualsituationofsubjecttodesignafasterconvergence,trainingofBPneuralnetworkmodels,finallyusingMATLABneuralnetworktoolboxfunctionsaregivenspecificimplementationmethodandprincipleoftheresults.Keywords：BPNetwork;turbinegovernor;M
8、ATLAB摘要Abstract1绪论11・1课题的背景及意义11.
