动态递归模糊神经网络在水轮发电机建模中的应用

本文主要探讨了在水轮发电机组的复杂动态特性建模领域中，一种创新的动态递归模糊神经网络（Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network, DRFNN）的应用。DRFNN作为一种结合了模糊逻辑和神经网络优势的方法，旨在解决传统静态网络在处理动态系统识别时的不足，特别是对于具有非线性和时变特性的水轮发电机组。 首先，作者提出了在DRFNN的规则层引入乘积运算，这使得提取模糊规则变得更加直观和高效，有助于捕捉和表达发电机组的多维度动态行为。这种设计简化了规则的表述，并提高了模糊推理的执行效率，从而提升了模型的灵活性和准确性。 其次，局部递归单元被融入到网络的隐层中，这是对传统反向误差传播（Backpropagation）算法的改进。通过这种结构，网络能够更好地模拟和学习系统的动态响应，增强了对水轮发电机组瞬态特性的捕捉能力，克服了静态网络在处理动态系统时可能存在的过拟合或滞后问题。 为了验证所提出的DRFNN模型的有效性，作者将它与其它智能方法（如遗传算法、粒子群优化等）进行了仿真比较。实验结果表明，基于动态递归模糊神经网络的建模方法在保持精度的同时，具有更好的鲁棒性和实时性，能够更准确地模拟和预测水轮发电机组的行为，从而为控制策略的设计和优化提供了坚实的基础。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种新的水轮发电机组建模方法，通过动态递归模糊神经网络架构，有效解决了复杂动态系统的识别问题，为水电行业的控制与决策提供了技术支持。这种方法具有广泛的应用前景，特别是在水电站的运行管理和故障诊断等领域。