【摘 要】
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针对模糊RBF系统中各参量取值的盲目性和随意性,提出了采用遗传算法对其参量初始值和权值进行优化,实现初冷器管压力的预测控制,进而智能协调各集气管道压力。试验表明,该系
【机 构】
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浙江工业职业技术学院,成都理工大学工程技术学院,
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针对模糊RBF系统中各参量取值的盲目性和随意性,提出了采用遗传算法对其参量初始值和权值进行优化,实现初冷器管压力的预测控制,进而智能协调各集气管道压力。试验表明,该系统不仅保证了集气管间压力调节的协调性、稳定性和快速性,而且提高了系统的精确性、自适应性和鲁棒性。
Aimed at the blindness and arbitrariness of the parameters in fuzzy RBF system, a genetic algorithm is proposed to optimize the initial values and weights of the parameters to achieve the predictive control of the pressure of the precooler pipe, and then to intelligently coordinate the pressure of each gas gathering pipe . Experiments show that the system not only ensures the coordination, stability and speed of pressure regulation between collectors, but also improves the accuracy, adaptability and robustness of the system.
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