【摘 要】
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本文提出了基于神经网络的酵母流加发酵过程最优重复控制的两种新方法,方法1 采用状态反馈控制律,用误差反传法学习过程和控制器神经网络参数。方法2 采用直接最优控制律,用
【机 构】
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华东化工学院自动化研究所,上海交通大学自动化研究所
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本文提出了基于神经网络的酵母流加发酵过程最优重复控制的两种新方法,方法1 采用状态反馈控制律,用误差反传法学习过程和控制器神经网络参数。方法2 采用直接最优控制律,用误差反传法学习过程神经网络参数和控制作用,两种方法都具有很强的自适应能力,在控制方案实施时,采用了动态重复控制方式,使得本文控制方法具有类似于预测控制的优点,鲁棒性好,将其用于醇母流加发酵过程的优化控制,仿真结果令人满意,实验证明按最优流加轨线操作,可使产率提高26％,糖蜜消耗减少4％,本文方法为那些用传统方法难以建模的生化过程的优化控制提供
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