基于气动装置神经网络模型的anti-windup控制器设计

来源 :第17届中国过程控制会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yongxi

【摘要】

：

为提高气动系统的控制效果,以Levenberg-Marquardt算法训练多层前馈神经网络,建立了一气动装置的神经网络模型并推导出ARX模型.基于气动装置的ARX模型,采用Ragazzini方法设计

【作者】

：

宋强任伟刘芳

【机构】

：

杭州电子科技大学电子信息学院,杭州,310018

【出处】

：

第17届中国过程控制会议

【发表日期】

：

2006年期

【关键词】

：

气动装置神经网络模型控制器多层前馈神经网络方法设计气动系统控制效果控制死区控制结果饱和效应高精度训练算法实时导出

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为提高气动系统的控制效果,以Levenberg-Marquardt算法训练多层前馈神经网络,建立了一气动装置的神经网络模型并推导出ARX模型.基于气动装置的ARX模型,采用Ragazzini方法设计了anti-windup控制器.实时控制结果表明,所设计的控制器有效地克服了控制死区和阀的饱和效应,实现了对该气动装置快速和高精度的控制.

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