【摘 要】
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神经网络是一个新兴的学科领域,作为先进控制技术的一个分支,她是随着计算机技术和生物技术的进步在经典控制理论和现代控制理论的基础上发展起来的。与传统的控制理论相比,神经
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神经网络是一个新兴的学科领域,作为先进控制技术的一个分支,她是随着计算机技术和生物技术的进步在经典控制理论和现代控制理论的基础上发展起来的。与传统的控制理论相比,神经网络控制对于环境和任务的复杂性有更大的适配程度。它不仅仅是对建立的模型,而且对环境和任务能抽取多级的描述精度,进而发展了自学习,自适应和自组织等概念,所以能在更广泛的领域中获得应用。 集散控制系统中的温度系统是一个大惯性,大迟延的不稳定系统,一般很难得到其精确的数学模型,进而对其无法进行有效的控制。集散控制系统是当今应用最为广泛的计算机控制系统,但多数企业的DCS还停留在常规控制,因此对其先进控制算法的研究具有重大的意义。 本文首先深入分析了神经网络的思想精髓,主要算法,特点及应用发展,并举例说明了神经网络在温度控制系统中的应 太原理工大学硕1:学位论文用。接着利用神经网络对温度对象进行建模,用该模型代替原温度对象,验证其模型的精确性。 神经网络最典型的一个功能就是通过庞大的神经元实现高度非线性,从而能够逼近任意L:空间中的函数,本文正是利用神经网络的这一特点实现了对大惯性,大迟延复杂非线性系统较为精确的建模。通过比较精确非线性模型阶跃响应曲线和前馈反向传播网络模型阶跃响应曲线,证明该建模方法简单有效。
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