动态模糊神经网络在混沌铁磁谐振系统控制中的应用

"基于D-FNN的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法" 本文主要探讨了在电力系统中混沌铁磁谐振系统所产生的混沌现象，并提出了利用动态模糊神经网络（D-FNN）进行非线性补偿控制的策略。混沌铁磁谐振系统是一种在电力系统中常见的复杂动态系统，其混沌行为可能导致电网稳定性下降，甚至产生过电压等问题，对电力设备造成损害。针对这一问题，研究者提出了一种创新的控制方法。 动态模糊神经网络是一种结合模糊逻辑和神经网络优势的智能计算模型，它能够有效地处理非线性和不确定性问题。在本文中，D-FNN被用来近似混沌铁磁谐振系统的非线性部分，通过学习和调整网络参数，可以精确地模拟系统的动态行为。通过对非线性部分的补偿，可以消除混沌现象，使系统稳定在期望的工作状态，从而避免过电压的发生。 实施该方法的具体步骤包括：首先，对混沌铁磁谐振系统进行建模，识别出系统中的非线性组件；其次，构建动态模糊神经网络，并进行训练，使其能有效地逼近这些非线性组件；然后，在实际系统中引入D-FNN控制器，实时调整控制信号，以抵消非线性影响；最后，通过Matlab仿真验证控制策略的可行性和有效性，仿真结果表明，该方法能实现快速且准确的控制，提高了系统的稳定性。 文章作者马草原，是一位专注于智能电器及电气测量领域的副教授，他指出，这种方法在实际应用中，如内蒙古北方重型汽车股份有限公司的电动轮产品NTE260上，已经得到了验证。经过工厂调试和工业性实验，该方案表现出色，确保了设备启动的高成功率和安全性，且已经在矿山运行超过4000小时，验证了其长期稳定性和可靠性。此外，该方案具有广泛的推广潜力，可以解决其他工程机械启动电压降问题，提高整个系统的性能和效率。 参考文献中，作者引用了多篇相关研究，包括对发电机组启动容量选择、柴油发电机组启动电压分析、电机起动时电压降减少、软起动控制模块的应用、车用蓄电池低温起动容量的研究以及大功率电动机对电网瞬态电压影响的研究，这些都为混沌铁磁谐振系统的非线性补偿控制提供了理论和技术支持。 基于D-FNN的非线性补偿控制方法是解决电力系统中混沌铁磁谐振系统混沌现象的有效途径，它利用了智能计算的优势，提升了系统稳定性和控制精度，对于电力系统的安全运行具有重要意义。