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基于复合正交神经网络的通用模型自适应控制
【机构】 华东理工大学石油化工学院； 华东理工大学；
【摘要】 应用复合正交神经网络来实现过程的自适应逆控制方法,和通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的通用模型自适应控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法直接嵌入到控制算法中,从而保证通用模型控制策略的可实现性。另一方面,在自适应逆控制中采用复合正交神经网络具有算法简单,学习收敛速度快等优点,克服常用的BP和RBF神经网络一些缺点。基于神经网络的通用模型自适应控制方法中的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真验证了该控制策略的有效性。
- 【会议录名称】 冶金轧制过程自动化技术交流会论文集
- 【会议名称】冶金轧制过程自动化技术交流会
- 【会议时间】2005-09
- 【会议地点】中国成都
- 【分类号】TP273.2
- 【主办单位】全国冶金自动化信息网、《冶金自动化》杂志社