【摘 要】
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介绍了多变量PID型神经元网络控制系统的网络结构和学习算法,说明了系统参数选取方法,并分析了单元机组协调控制的特点。仿真结果表明,该控制系统对多变量强耦合时变的协调控
【机 构】
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上海电力学院电力与自动化学院,上海大学自动化学院 上海200090,上海200072
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介绍了多变量PID型神经元网络控制系统的网络结构和学习算法,说明了系统参数选取方法,并分析了单元机组协调控制的特点。仿真结果表明,该控制系统对多变量强耦合时变的协调控制对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性。
The network structure and learning algorithm of multivariable PID neuron network control system are introduced. The method of selecting system parameters is explained and the characteristics of unit control are analyzed. The simulation results show that the proposed control system has good decoupling performance and self-learning control characteristics for multi-variable strongly coupled time-varying coordinated control objects.
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