【摘 要】
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先进控制技术在石油化工生产过程中的应用越来越普遍,控制对象大时滞、非线性和不确定性的特点也引起了广泛的关注,成为精确控制必须面对的严峻课题.该文以此为切入点展开研
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先进控制技术在石油化工生产过程中的应用越来越普遍,控制对象大时滞、非线性和不确定性的特点也引起了广泛的关注,成为精确控制必须面对的严峻课题.该文以此为切入点展开研究,从神经网络自适应逆控制这一新的角度对这一问题进行研究.神经网络由于具有逼近任何非线性对象的能力、并行分布处理、学习和适应、数据融合等特点,非常适合于作为自适应控制中的建模工具.径向基函数神经网络是其中的一类非常有效的前馈网络,具有收敛速度快、逼近精度高、可避免局部极小等优越性.因此作为实现自适应逆控制方案的首选.在介绍径向基函数神经网络结构特点的基础上,该文着重讨论了各种学习算法的特点,最终选择广义GRLS学习算法,充分满足径向基函数神经网络中线性权值和非线性权值对学习速率的不同要求.通过仿真实验证实,径向基神经网络及其算法能够以令人满意的速率和精度完成建模任务.自适应逆控制理论是一种新的理论方法,其基本思想为采用自适应的方法得到一种控制器,控制器的传递函数为被控制对象传递函数的逆函数,从而实现被控对象开环控制系统的动态特性.这一理论以其较广泛的应用范围而受到关注,它对非最小相位、非线性、时滞、时变等系统提出了相应的解决方案,是一种性能优越的控制方法.在多种控制方案中,ε-滤波算法能够适用于非线性系统,并且对建模和逆建模精度要求不高,适合于该课题的被控对象,这一论点得到了仿真实验的支持.通过分析研究及仿真实验,对生产过程控制中存在的大时滞、非线性和不确定性这几个难点进行了有益的探索,为问题的解决找到了新的方向和途径.
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