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Multivariate Decoupling Control Based on Neural Network

机译:基于神经网络的多变量解耦控制

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摘要

Because the adoption of multivariable coupling system can not get good effect in the process of industrial production, we put forward a scheme that neural network PID decoupling control. This paper shows that how can the use of the golden section rate help the genetic algorithm to adjusting the parameters of the PID control, and how to realize the Jacobian information identification of the controlled object. through the RBF ( the network identification NNI). Finally realize the intPelligent dissolve accidentally control for the system. We also simulate the control process of a group of two variables strong coupling of time-varying system by the computer. The results show that the proposed control schemes have good effect, fast response strong adaptability and robustness.
机译:由于采用多变量耦合系统无法在工业生产过程中得到良好的效果,我们提出了一个神经网络PID解耦控制的方案。 本文显示,如何使用Golden截面速率帮助遗传算法来调整PID控制的参数,以及如何实现受控对象的Jacobian信息识别。 通过RBF(网络识别NNI)。 终于实现了凝固剂溶解了对系统的意外控制。 我们还通过计算机模拟了一组两个变量强大耦合的控制过程。 结果表明,建议的控制方案具有良好的效果,响应迅速强大的适应性和鲁棒性。

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