【摘 要】
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为提高称重配料过程的控制精度,探讨了基于径向基神经网络(RBFNN)辨识的模型预测控制(MPC)系统的应用,着重介绍了径向基神经网络的特点,模型预测控制特性,提出了以径向基神经
【机 构】
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福州大学自动化研究所,福州大学自动化研究所福建福州350002,福建福州350002
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为提高称重配料过程的控制精度,探讨了基于径向基神经网络(RBFNN)辨识的模型预测控制(MPC)系统的应用,着重介绍了径向基神经网络的特点,模型预测控制特性,提出了以径向基神经网络作为预测器和控制器的模型预测控制系统。实践证明,该系统可以改进被控对象的性能,适用于较为复杂的不确定性强的非线性控制对象。目前已成功在福建某钢铁厂烧结料场控制系统改造项目中投入使用,并取得了良好的控制效果,该系统在钢铁冶炼烧结称重环节不同料种圆盘中有广阔的应用前景。
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