压力和流量关联的神经网络解耦控制

传统的解耦控制综合方法，对耦合对象的数学模型依赖性较大，因此限制了它在工业领域内的应用。本文以压力-流量串联系统为研究对象，将神经网络用于耦合对象的解耦控制之中，其思路是通过神经网络对系统的I/O数据的学习，不断修正自身的权值，达到解耦控制的目的。实验结果表明，神经网络可以使对象不确定的耦合系统实现解耦控制，效果令人满意。