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过热汽温的无辨识自适应预估控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于电厂锅炉的过热汽温具有大惯性、大时滞和非线性等特性,对它的控制是困难的。为了能实现良好的控制,研究它的无辨识自适应预估控制方法。在分析预估模型误差对系统性能影响的基础上,建立预估模型参数自适应计算公式,并应用搜索算法估计滞后时间,从而构建了预估模型参数自调整的无辨识自适应预估控制算法。仿真试验结果表明,该算法适用于过热汽温系统,具有良好的控制品质和较强的自适应能力,易于工程实现。 相似文献
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云模型算法及在过热汽温控制中的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现非线性、大时滞系统的良好控制,提出了一种新型的云模型智能控制算法.该算法是基于云模型控制规则的不确定性推理,用期望值Ex、熵En和超熵He表征定性概念,将概念的模糊性和随机性集成在一起,实现知识库中定量与定性之间的相互转换。谊智能控制器采用模糊控制原理,同时为了消除稳态误差,加入了一堆云控制,故采用了一种基于混合维的云模型智能控制器,并对600Mw超临界机组直流锅炉的过热汽温进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制器简易、直观、鲁棒性强,具有良好的控制性能和较好的应用价值。 相似文献
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一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法 总被引:4,自引:0,他引:4
将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法 相似文献
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在研究基于实数径向基函数 (RBF)神经网络均衡器结构的基础上 ,提出了几种新的适用于QAM信号的复数RBF神经网络自适应均衡器结构 ,并给出了相应的自适应算法。新的均衡器是充分利用了所得到的信号信息及RBF的特性而分别构成的。理论分析和计算机仿真结果都表明 ,基于新的均衡器的算法比基于实数RBF神经网络的均衡算法具有更好的收敛性能 相似文献
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基于RBF网络的模糊if-then规则快速提取 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于径向基函数神经网络(RBF网络)的模糊规则提取的新方法。该方法快速、有效且提取的规则清晰。得到的模糊神经网络可用于非线性系统的逼近。 相似文献
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径向基神经网络解决威胁排序问题 总被引:11,自引:0,他引:11
在空战威胁估计中,把一架战机的态势量化为一个向量,每一个决策因素为一个分量。确定各因素之间的相对重要程度,是合成综合威胁指数,完成威胁排序的关键。本文使用径向基神经网络确定各个因素之间的非线性复杂关系。使用层次分析法生成初始的(战机态势量化向量、综合威胁指数)训练样本对。然后使用样本校正器对不合理的样本对自动进行校正。调整后的综合威胁指数,作为最终的学习样本的目标值,以供径向基神经网络训练使用。实验表明,径向基神经网络可以很好的逼近各个因素之间的权重关系。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测 总被引:2,自引:3,他引:2
针对现有的熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)模型过于复杂的弊端,本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性,讨论了应用RBF神经网络进行多输入/多输出非线性系统建模的主要问题,并详细给出了其辨识结构,算法和模型训练方案,应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验,并与BP神经网络辨识的效果进行了对比,仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快,应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的,它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC,通过神经网络可快速地得到其输入同特性,它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。 相似文献