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基于BP神经网络优化的铅锌烧结配料过程迭代学习控制策略
基于BP神经网络优化的铅锌烧结配料过程迭代学习控制策略
来源 :第19届中国过程控制会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhengwwwchao
【摘 要】
:
针对铅锌烧结配料过程中存在的配料不准确问题,本文将迭代学习控制和神经网络相结合,给出一种迭代学习控制结构,提出一种基于神经网络优化的迭代学习控制策略,对烧结配料流量
【作 者】
:
王春生
吴敏
曹卫华
陈鑫
【机 构】
:
中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
【出 处】
:
第19届中国过程控制会议
【发表日期】
:
2008年期
【关键词】
:
神经网络优化
铅锌
烧结配料过程
迭代学习控制
控制策略
学习速率
期望轨迹
控制结构
跟踪控制
仿真结果
迭代次数
问题
收敛
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针对铅锌烧结配料过程中存在的配料不准确问题,本文将迭代学习控制和神经网络相结合,给出一种迭代学习控制结构,提出一种基于神经网络优化的迭代学习控制策略,对烧结配料流量轨迹进行跟踪控制.仿真结果表明,本文提出的控制策略具有更快的学习速率,可以在更少的迭代次数下精确地收敛到期望轨迹.
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