【摘 要】
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液位控制系统是典型的一阶系统,实现该系统控制通常用浮子检测控制方法.鉴于其存在的不足,文中提出了神经网络控制方法,即通过神经网络的自学习功能和泛化能力,达到其能取代
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,江苏大学机械工程学院
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液位控制系统是典型的一阶系统,实现该系统控制通常用浮子检测控制方法.鉴于其存在的不足,文中提出了神经网络控制方法,即通过神经网络的自学习功能和泛化能力,达到其能取代浮子检测而控制流量阀实现输入流量的控制,通过压强与流阻的乘积关系而自行调节控制出口流量.同时,本文研究中间层层数、权重及学习速率对神经网络的学习训练时间产生的影响,并在此基础上,选择合适的中间层层数、权重、学习速率,使神经网络对该液位控制系统进行有效的学习.
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