【摘 要】
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现代复杂工业生产过程中,受控对象之间的耦合问题是普遍存在的一种现象,因此研究MIMO系统的解耦控制策略,并把它们用于过程控制,对于提高生产效益和保障安全运行都具有很重要
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现代复杂工业生产过程中,受控对象之间的耦合问题是普遍存在的一种现象,因此研究MIMO系统的解耦控制策略,并把它们用于过程控制,对于提高生产效益和保障安全运行都具有很重要的现实意义。本文主要进行了基于神经网络的解耦控制研究。针对罗克韦尔实验室中的双容液位对象强耦合的特点,将模糊自适应PID控制控制和神经网络引入控制系统的设计中。提出了一种神经网络在线解耦算法并用神经网络对双容液位系统进行建模,该算法结合了基于模糊算法的参数自适应PID控制算法和分散解耦算法,将该算法用于双溶液位控制系统的设计中,用来实现对被控对象的解耦控制。通过对设计方案的仿真研究和现场实时控制,结果表明:该设计方案具有良好的解耦效果;控制系统的调节品质令人满意。通过仿真和试验现场实时控制,比较得到:基于模糊算法的参数自适应PID控制比传统PID控制方案的控制水平有明显的提高,加神经网络解耦之后比未加神经网络解耦之前,控制水平有明显的提高。
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