【摘 要】
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运用非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术,提出了一种基于神经网络的多变量自适应控制策略.提出的控制策略,当过程模型缺乏足够的先验知识时,对多变量非线性连续发
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,天津大学系统工程所
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运用非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术,提出了一种基于神经网络的多变量自适应控制策略.提出的控制策略,当过程模型缺乏足够的先验知识时,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,提出的自适应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.并且通过对比分析得出,基于微分几何理论的输入输出线性化解耦控制方案,由于控制器的设计依赖于过程模型,对模型参数的变化很敏感,应用在发酵过程的非线性控制中,控制精度较低,鲁棒性较差.
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