TY -的A2 Costa-Castello雷蒙盟——Sierra-Garcia恩里克·j . AU -桑托斯,马蒂尔德PY - 2020 DA - 2020/09/15 TI -性能分析的风力涡轮机音高Neurocontroller无监督学习SP - 4681767六世- 2020 AB -在这个工作中,一个神经控制器的风力涡轮机音调控制。控制器是基于径向基函数(RBF)网络的无监督学习算法。RBF网络使用错误和输出功率之间的额定功率和它的导数作为输入,而积分误差源的学习算法。这个neurocontrol策略的性能分析,表明RBF参数的影响,风速、学习参数和控制,系统响应。neurocontroller已经比proportional-integral-derivative (PID)监管机构同样的小型风力涡轮机,获得更好的结果。仿真结果表明神经网络学习算法允许调整适当的控制律在额定功率稳定输出功率和减小均方误差(MSE)。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2020/4681767——10.1155 / 2020/4681767 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性