【摘 要】
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该文针对多变量不确定系统难建模,因此难以用传统的方法设计解耦控制器的问题.采用一种新的方法—神经网络解耦控制方法,对压力-流量关联系统进行解耦控制.文中共建立两个网
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该文针对多变量不确定系统难建模,因此难以用传统的方法设计解耦控制器的问题.采用一种新的方法—神经网络解耦控制方法,对压力-流量关联系统进行解耦控制.文中共建立两个网络:一个用作辨识器,运用改进的BP算法对从EFPT过程控制试验台上采集到的样本集进行训练,得到能代表系统前馈动力学特性的神经网络模型(NNI).另一个作为控制器,用训练好的辨识网络(NNI)代替对象并和控制网络(NNC)串联,对控制器(NNC)进行离线训练,当控制器达到要求后再投入对象进行实时控制.实验结果表明:神经网络解耦控制器,可通过网络的自主学习,调整网络权值,来完成解耦控制工作.只要辨识模型的精度足够高,在此基础上建立的控制器就能实现较好的解耦控制效果.
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