船舶综合电力推进技术已经成为当今船舶动力装置的发展方向,而燃气轮机发电机组相关技术是综合电力推进的关键技术之一,对其进行建模仿真研究对于我国船舶动力装置的发展具有重要的意义。本文用神经网络辨识的方法建立了燃气轮机系统主要部件的非线性模型,用机理分析的方法建立了燃气轮机的灰箱模型,同时考虑了转子惯性和容积惯性,所建模型具有很好的通用性。在部件特性处理方面,利用神经网络拟合法来处理压气机和涡轮的部件特性曲线,经验证,具有较高的精度。最后用Matlab/simulink软件对燃气轮机发电机组进行了仿真研究。主要内容及结论如下：1.建立了基于广义回归神经网络的辨识模型以及相应的仿真模型,并对单机运行的三轴燃气轮机进行动态仿真。将其仿真结果与基于通流计算和特性曲线的仿真结果进行对比,结果表明该方法实时性良好,但稳定性有待进一步提高。2.建立了基于机理分析的三轴燃气轮机灰箱辨识数学模型,并进行了参数辨识,在此基础上建立了仿真模型并对并网后的燃气轮机发电机组动态过程进行了仿真,结果表明,灰箱辨识模型在燃气轮机发电机组小扰动的仿真方面具有良好的实时性和精度。3.将灰箱辨识模型与神经网络辨识模型分别与电子调速器和同步发电机模型相连,得到了燃气轮机发电机组的仿真模型并根据实际运行情况进行了并网后的动态仿真,得到了突加突减电力负载过程的主机转速、主机功率、电网电压、电网频率和电网电流的动态曲线,并进行对比分析,验证了所建模型的实时性和准确性。