沈忠礼;牛玉光;左，易;谢启月;陈志深 基于深度剩余递归神经网络的多工况风能转换系统功率控制：理论与实验。 （英语） Zbl 1458.93197号 国际期刊计算。科学。数学。 10，第4号，413-428（2019）. 小结：本文对多工况下风力发电机组系统的速度控制进行了研究，并在此基础上研究了睡眠残差递归神经网络方法，这保证了多个状态系统极点在某些预定义区域中的存在以及风速的精确跟踪。此外，通过求解李亚普诺夫稳定函数，获得了保证期望速度跟踪性能的反馈增益。将计算结果应用于直驱式风能转换实验系统，数值实验与现有结果进行了比较，结果表明该方法具有令人满意的性能。 MSC公司： 93D05型 李亚普诺夫和控制理论中的其他经典稳定性（拉格朗日、泊松、（L^p、L^p）等） 93B52号 反馈控制 93B70型 网络控制 93B35型 灵敏度（稳健性） 93立方厘米 控制理论中的应用模型 关键词：功率控制;风力涡轮机系统;深度残差递归神经网络;多种操作模式 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Shen}等人，《国际计算杂志》。科学。数学。10，第4号，413--428（2019年；Zbl 1458.93197） 全文： DOI程序