【摘 要】
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把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合 ,提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略 .当过程模型缺乏足够的先验知识时 ,所提出的解耦控
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把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合 ,提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略 .当过程模型缺乏足够的先验知识时 ,所提出的解耦控制策略对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能 .仿真结果表明 ,提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性 ,具有较强的鲁棒性 .克服了基于微分几何理论的逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数变化很敏感的缺点 .
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