配煤过程基于神经网络和数学模型的专家控制

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cpu1987
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
介绍一种专家控制策略,它解决配煤过程控制中精确地决定和跟踪每种煤的目标配比这两个关键问题。首先基于统计数据和经验知识,建立神经网络,数学模型和规则模型。然后提出一种决定目标配比的专家推理方法,它结合了神经网络,数学模型和规则模型。最后使用一种分布式PI控制方案,跟踪决定的目标配比。这种专家控制策略由一个专家控制器和一个分布式控制器实现,实际的运行结果证明了这种策略的有效性。
其他文献
继基于RBF网络的直接自适应控制研究与应用^[3 ̄5]后,针对强非线性及工作点变化的实际问题提出径向基函数网络(RBFN)多逆模型自适应控制策略。对单输出对象给出一种简捷的控制策略,随之开发出一
传统的L2理论不能直接处理系统的时域性能指标,提出了新的关于约束系统L2稳定的概念,在此框架下,可以在传统的L2理论中引入系统定量分析的方法,即直接处理系统的动态时域性能。在此基础
考虑一类上有不确定性广义非线性系统Ez=(A+ΔA)z+Bv+f(z)的鲁棒控制问题,这里E是奇异的f(z)系统的非线性部分,在适当的假设下,得到了基于状态反馈作用的鲁棒控制存在的条件。
研究了对称循环组合系统的输出调节问题和不确定对称循环组合的二次稳定性和二次稳定化问题。结果表明,由于对称循环组合系统结构的特殊性,这的输出调节问题可以转化为一些低价