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设计了一种基于BP算法的神经网络鲁棒控制器.利用多层神经网络对任意函数的逼近能力和自学习功能.对运行中的PID调节系数进行在线调整,使整个系统具有良好的自适应能力和鲁棒性.燃气轮机排气温度调节仿真实验表明,这种控制器能够有效地克服传统PID调节器对经验或系统数学模型准确程度的依赖性.图9参3
神经网络鲁棒控制及其在燃气轮机排气温度控制中的仿真应用
【摘 要】
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设计了一种基于BP算法的神经网络鲁棒控制器.利用多层神经网络对任意函数的逼近能力和自学习功能.对运行中的PID调节系数进行在线调整,使整个系统具有良好的自适应能力和鲁棒
【机 构】
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东南大学动力工程系,南京汽轮电机集团公司燃机研究所
【出 处】
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动力工程
【发表日期】
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2001年6期
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