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ON-LINE TRAINING MODELLING AND CONTROL USING NEURAL NETWORKS, FOR VAPOUR PRESSURE REFRIGERATION SYSTEMS

机译:蒸气压力制冷系统的神经网络在线训练建模与控制

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摘要

This work uses the Neural Network (NN) technique to model and control an experimental vapor compression refrigeration system set up, using two manipulated variables (compressor rotation, expansion valve electronically actuated). It was used a dynamic perception multi layed NN, with the NN delayed, and a back propagation algorithm with sigmoid actuation fraction. To model the system and a Neural prediction with correction, MISO type control. Paper relates, training techniques used using single and simultaneous controlled variables inputs the NN technique used shows good dynamic stability, short time actuation and easy way of implementation.
机译:这项工作使用神经网络(NN)技术对两个实验变量(压缩机旋转,电子驱动的膨胀阀)的建模和控制实验性蒸汽压缩制冷系统进行建模和控制。它使用了动态感知的多层神经网络,但延迟了神经网络,并采用了具有S形驱动分数的反向传播算法。为了对系统和带有校正的神经预测模型(MISO类型控制)进行建模。论文涉及,使用单个和同时控制变量输入的训练技术,所使用的NN技术具有良好的动态稳定性,较短的时间致动性和易于实现的方式。

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