动态模糊神经网络辨识煤矿电网混沌运动：控制与应用

本文主要探讨了煤矿电网在特定工作环境下可能出现的混沌运动，这包括无规律的振荡、次同步谐振和电压崩溃等不稳定状态，这些现象对电力系统的安全运行构成了严重威胁。针对这一问题，研究人员蒲海林和马草原在他们的首发论文中提出了利用动态模糊神经网络(Dynamic Fuzzy Neural Network, D-FNN)进行混沌运动辨识的方法。 他们针对混沌铁磁谐振系统参数的不确定性，利用D-FNN技术对非线性部分进行精确辨识，并结合反馈控制理论设计了线性状态反馈控制器。这种策略旨在通过动态补偿来近似线性化混沌系统，从而有效地消除混沌行为。通过这种方法，他们证明了基于状态-输出模型的D-FNN辨识方法在实际应用中的有效性。 该研究不仅对于提升煤矿电网的稳定性具有关键作用，而且对于保障煤矿生产的安全运行具有重要的实践意义。它为电力系统混沌控制领域的进一步发展提供了宝贵的经验和理论支持。通过深入分析煤矿电网混沌现象的特性、采用先进的辨识技术，以及实施有效的控制策略，这项工作对电力系统管理的专业人士和技术人员来说是一次重要的知识贡献。 关键词包括：煤矿电网、混沌现象、混沌铁磁谐振、铁磁谐振过电压、系统辨识以及动态模糊神经网络。该研究的中图分类号为TP393.15，表明其在工程和技术科学领域内的专业定位。总体上，这篇文章为理解和控制复杂电力系统的混沌行为提供了一种创新且实用的工具，有助于推动整个行业的进步。