基于Elman网的水泥回转窑模型及其DHP控制器设计

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水泥回转窑熟料煅烧过程是一个涉及传质、传热和物理化学反应的复杂的多变量、多扰动、非线性过程。为了稳定回转窑温度以提高水泥熟料烧成质量,降低能耗,需要探索新型优化控制方法。近似动态规划(ADP)综合神经网络、强化学习和动态规划等方法和技术,是一种新型优化方法。其中的双启发式动态规划(DHP)算法由于其评价网络的输出是代价函数关于状态量的偏导数,它具有动态性好、收敛速度快、控制精度高等优点。在分析水泥回转窑工艺的基础上,采用Elman神经网络建立回转窑系统的模型,并利用近似动态规划中的双重启发式动态规划
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