【摘 要】
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针对供热过程耦合特性和节能控制的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)递归神经网络的供热解耦控制方法。通过典型信号响应与最小二乘结合的方法得到供热耦合系统模型,利用R
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针对供热过程耦合特性和节能控制的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)递归神经网络的供热解耦控制方法。通过典型信号响应与最小二乘结合的方法得到供热耦合系统模型,利用RBF递归神经网络进行解耦控制,消除了质调节、量调节通道间的非线性强耦合作用。仿真结果证明该方法具有良好的解耦控制特性,满足供热系统多回路控制的要求。
In view of the coupling characteristics of heating process and the need of energy-saving control, a heat decoupling control method based on radial basis function (RBF) recurrent neural network is proposed. Through the combination of typical signal response and least squares, the model of heat-supply coupling system is obtained, and RBF recurrent neural network is used for decoupling control, which eliminates the strong nonlinear coupling between mass and channel. The simulation results show that the method has good decoupling control characteristics and meets the requirements of multi-loop control of heating system.
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