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压力和流量关联的神经网络解耦控制

Neural Network Decoupling Control of Coupling of Pressure and Flow

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【作者】 徐迎曦张雷李传锋张安年

【Author】 XU YingXi1,ZHANG Lei1,LI ChuanFeng2,ZHANG AnNian1 (1.Electron. Inf. Eng. Coll.,Henan Univ. of Sci. & Technol., Luoyang 471003,China;2.Luoyang Coll. of Technol., Luoyang 471003,China)

【机构】 河南科技大学电子信息工程学院洛阳工业高等专科学校河南科技大学电子信息工程学院 河南洛阳471003河南洛阳471003河南洛阳471003河南洛阳471003

【摘要】 传统的解耦控制综合方法,对耦合对象的数学模型依赖性较大,因此限制了它在工业领域内的应用。本文以压力-流量串联系统为研究对象,将神经网络用于耦合对象的解耦控制之中,其思路是通过神经网络对系统的I/O数据的学习,不断修正自身的权值,达到解耦控制的目的。实验结果表明,神经网络可以使对象不确定的耦合系统实现解耦控制,效果令人满意。

【Abstract】 Traditional decoupling controlling comprehensive method is quit dependent on mathematical model of coupling object, so its application is limited in industry control field.With the powerflow system,neural network is applied to decoupling control of coupling object,through constant adjusting selfweight value during the study from I/O data of the system,in order to get the aim of decoupling control. Simulating results prove that neural network decoupling control is satisfactory in the system with uncertain parameters.

【关键词】 耦合神经网络解耦
【Key words】 CouplingNeural networksDecoupling
  • 【文献出处】 河南科技大学学报(自然科学版) ,Journal of Luoyang Institute of Technology , 编辑部邮箱 ,2003年03期
  • 【分类号】TP271
  • 【被引频次】6
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