【摘 要】
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该文提出一种结合神经网络的前馈预测控制,可以效地对可测或可预测干扰进行前馈补偿,并自学习、自适应地调整神经网络构成的前馈控制器,对系统的非线性和时变特性进行适应,与
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该文提出一种结合神经网络的前馈预测控制,可以效地对可测或可预测干扰进行前馈补偿,并自学习、自适应地调整神经网络构成的前馈控制器,对系统的非线性和时变特性进行适应,与前馈预测控制相比,具有较强的鲁棒性.通过对双焦炉集气管压力系统的机理及控制逻辑的分析,可知其是一个非线性较强的、时变、多变量耦合的有约束控制系统,实际现场表明用传统的单回路PID调节在干扰较大时效果不好.采用基于神经网络的前馈预测控制进行计算机仿真,结果表明,即使模型夫配且干扰较大时,控制时性较好,系统鲁棒性强,与常规的单回路PID控制相比,控制响应快、超调小,控制稳定,达到了要求的控制目标.
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