水轮机调速器的模糊B样条基函数神经网络控制系统结合工控机器视觉技术在自然环境中的应用
0 引言 水轮机调节系统是水力、机械和电气技术的精妙结合体，其核心任务在于根据不断变化的系统负荷来调节水轮发电机的有功功率输出，并确保频率稳定[1~3]。然而，由于水流的惯性导致的水锤效应以及各环节复杂非线性的特点，包括参数变动和负载干扰等因素，使得调节工作显得格外棘手[4]。
近年来，模糊神经网络技术巧妙地将模糊理论与神经网络相融合，使其能够有效处理模糊信息，并应用于控制领域，这使得神经网络不仅具备了定性知识表达能力，而且其拓扑结构和连接权值具有明确物理意义，从而简化了初始化过程，避免了局部最优问题，同时保证了网络的稳定性[5,6]。本文提出了一种基于模糊B样条基函数神经网络的水轮机调速器控制方法，该方法既充分利用了模糊神经网络结构简单、容错性能好及自学习能力强，又结合B样条基函数独特的地方特性，以此提高整体性能。
