基于MNN神经网络的液压系统油温的PWM自学习控制

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基于PWM脉冲宽度调节原理,提出开关式冷却系统的PWM控制策略,降低了冷却系统成本,同时提高了系统可靠性。利用MNN动态回归网络提出滞后复杂系统的自学习控制算法,用于液压系统油温的高精度控制,取得令人满意的控制效果。 Based on PWM pulse width modulation principle, PWM control strategy of switch cooling system is proposed, which reduces the cost of cooling system and improves system reliability. Using the MNN dynamic regression network, a self-learning control algorithm of lag complex system was proposed for high-precision control of the hydraulic system oil temperature and achieved satisfactory control effect.
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