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基于DRNN神经网络参数自学习的PID原理对电加热炉进行解耦控制.给出了网络的结构和算法,分析了时变对象的特点,并对电加热炉时变系统进行了仿真.仿真结果表明:DRNN神经网络对多变量强耦合时变对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性.
DRNN神经网络的电加热炉解耦控制
【摘 要】
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基于DRNN神经网络参数自学习的PID原理对电加热炉进行解耦控制.给出了网络的结构和算法,分析了时变对象的特点,并对电加热炉时变系统进行了仿真.仿真结果表明:DRNN神经网络对
【机 构】
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青岛科技大学
【出 处】
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青岛科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年4期
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