【摘 要】
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复杂工业过程往往具有不确定性、非线性、大滞后、强耦合等特点,难以建立在线控制模型。为了克服复杂工业过程中的非高斯、强非线性等因素对系统建模的影响,利用粒子滤波算法
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复杂工业过程往往具有不确定性、非线性、大滞后、强耦合等特点,难以建立在线控制模型。为了克服复杂工业过程中的非高斯、强非线性等因素对系统建模的影响,利用粒子滤波算法对非线性、非高斯系统进行全局优化的优势,对系统模型进行优化,使系统模型能够更加准确地反映系统的真实状态,提出一种基于粒子滤波的径向基函数（RBF）神经网络控制方法,并将其应用到联合制碱生产过程的研究中。联合制碱碳化过程是一个典型的复杂工业过程,具有过程复杂、难以建立在线控制模型等突出特点,以联合制碱碳化过程为对象进行仿真试验研究,并与原先应用过的
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