【摘 要】
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该文主要研究基于动态神经网络的非线性控制以及其在精馏塔控制中的应用.该论文的主要工作分为以下几个部分:1.基于动态神经网络的非线性系统重构和控制:利用神经网络的学习
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该文主要研究基于动态神经网络的非线性控制以及其在精馏塔控制中的应用.该论文的主要工作分为以下几个部分:1.基于动态神经网络的非线性系统重构和控制:利用神经网络的学习能力和任意非线性特性,研究人员训练动态网络匹配非线性的动态系统.工作人员在设计动态神经网络时充发利用了已知的机理信息,以提高模型精度.训练好的网络模型可以人微言轻预报模型应用在模型预估控制中,也可以为非线性系统的反馈线性化控制提供必要的信息.该文就这两种控制方案进行了详述,并进行了应用仿真;2.基于Hopfield网络的多变量动态矩阵控制,该文利用库恩-图克条件将原二次规划化为等效规划,使得约束条件更为简单.文中设计的网络可以确保收敛到问题的最优解.对Wood_Berry精馏塔的信真表明了算法的有效性;3.基于动态神经网络的精馏塔辩识和控制:结合某二元精馏塔的机理信息,研究人员设计了基于动态神经网络的辩识器,并给出了参数调整算法,该算法可确保辩识差和参数调整误差的UUB稳定性.基于该辩识模型,工作者设计了非线性自适应控制器,在没有辩识误差的情况下,该控制器可保证闭环无稳态误差.
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