基于人工神经网络的过闸流量软测量研究  

The Soft Sensor Model for Measurement of the Water Flow Rate through the Gate Based on the Artificial Neural Network

作　　者：田晓青[1] 刘松良 

机构地区：[1]合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥230009 [2]广州数控设备有限公司系统研发一室,广东广州510180

出　　处：《电子产品世界》2013年第10期43-45,共3页Electronic Engineering & Product World

摘　　要：由于过闸流量与其影响因素(上游水位、闸门开度等)存在着复杂的非线性关系,给水流量的精确测量带来了困难。本文利用人工神经网络优良的非线性映射能力,建立了一个基于BP网络过闸流量软测量模型,并运用MATLAB神经网络工具箱以及碧口水电站实际数据对网络进行训练与验证。验证结果符合水流量测量精度的要求,为过闸流量的测量提供了一种简单,可靠的新方法。本文网络版地址:http://www.eepw.com.cn/article/170163.

关 键 词：BP网络 软测量 过闸流量 MATLAB神经网络工具箱 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]