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基于神经网络的多步预测控制算法及其在pH值控制中的应用
基于神经网络的多步预测控制算法及其在pH值控制中的应用
来源 :第十届过程控制科学报告会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:longer9568
【摘 要】
:
pH值控制过程是一个具有较强非线性、纯滞后的过程。该文针对pH值控制系统提出了一种基于神网络的多步控制算法(NMPC)。神经网络用于辨识对象的预测模型,NMPC利用了神经网络的梯度信息。控制
【作 者】
:
贾平
麻红昭
俞蒙
【机 构】
:
大学智能信息工程研究所(杭州)
【出 处】
:
第十届过程控制科学报告会
【发表日期】
:
1999年期
【关键词】
:
神经网络
预测控制算法
控制系统
预测模型
梯度信息
试验结果
强非线性
控制过程
PC
鲁棒性
滞后
性能
对象
辨识
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pH值控制过程是一个具有较强非线性、纯滞后的过程。该文针对pH值控制系统提出了一种基于神网络的多步控制算法(NMPC)。神经网络用于辨识对象的预测模型,NMPC利用了神经网络的梯度信息。控制试验结果表明该控制系统具有较好的运态性能和较强的鲁棒性。
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