【摘 要】
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该论文详细介绍了推断控制系统的基本组成以及推断控制中软测量估计器模型的各种建立方法,在充分消化和吸收前人研究成果的基础上,着重对软测量估计器模型的性能改进及其应用
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该论文详细介绍了推断控制系统的基本组成以及推断控制中软测量估计器模型的各种建立方法,在充分消化和吸收前人研究成果的基础上,着重对软测量估计器模型的性能改进及其应用进行了研究.由于神经网络具有很好的非线性函数逼近能力,所以首先采用直接神经网络的建模方法,针对直接神经网络计算量大、对样本要求高的弱点,采用多元回归和神经元网络相结合的方法建立软测量模型,即基于人工神经元网络的非线性部分最小二乘方法(NNPLS),NNPLS将多输入多输出的非线性建模任务分解为线性的外关系和简单的内关系,用单输入单输出的神经网络来实现内关系,简化了网络结构.并在原有基于BP网络的非线性部分最小二乘法的基础上,提出基于RBF网络的非线性部分最小二乘法,分别进行了仿真对比实验.针对RBF神经元网络建模过程中存在的问题,又提出了改进的RBF算法.最后利用上述结构和算法对实例进行推断控制研究.仿真结果表明:该文提出的基于RBF网络的NNPLS方法以及改进的RBF算法在可靠性、实时性、泛化能力等方面更具优良的性能,具有一定的工业应用前景.
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