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基于CMAC神经网络的ECRH负高压脉冲电源自适应控制策略研究

罗小平 杜鹏英 杜少武

原子能科学技术2011,Vol.45Issue(3):374-378,5.
原子能科学技术2011,Vol.45Issue(3):374-378,5.

基于CMAC神经网络的ECRH负高压脉冲电源自适应控制策略研究

Adaptive Control Strategy for ECRH Negative High-Voltage Power Supply Based on CMAC Neural Network

罗小平 1杜鹏英 1杜少武2

作者信息

  • 1. 浙江大学城市学院智能系统重点实验室,浙江,杭州,310015
  • 2. 合肥工业大学能源研究所,安徽,合肥,230009
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摘要

Abstract

In order to solve the problem that the negative high-voltage power supply in an electron cyclotron resonance heating (ECRH) system can not satisfy the requirements because of the nonlinearity and sensitivity, the direct inverse model control strategy was proposed by using eerebellar model articulation controller (CMAC) for better control, and experiments were carried out to study the system performances with CMAC tracing dynamic signals.The results show that this strategy is strong in selflearning and self-adaptation and easy to be realized.

关键词

ECRH负高压脉冲电源/神经网络/逆模型/自适应/控制

分类

能源科技

引用本文复制引用

罗小平,杜鹏英,杜少武..基于CMAC神经网络的ECRH负高压脉冲电源自适应控制策略研究[J].原子能科学技术,2011,45(3):374-378,5.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(60702023) (60702023)

浙江省自然科学基金资助项目(Y1080776,Y1100119) (Y1080776,Y1100119)

原子能科学技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-6931

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