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数据驱动PID-type神经网络控制器设计为装运箱使用懒惰学习
作者(年代):程,Daobo Wang Dezhi徐,羌族因为大多数化学过程具有严重的非线性和时变行为,这些过程的控制是具有挑战性的。在本文中,一种新颖的两层化学过程的在线调整算法。较低的层由一个传统PID-type神经网络(PIDNN)控制器和一个工厂的过程,而上层由识别和优化模块。使用一个懒散的学习算法,当地的一个有效的线性模型表示系统的当前状态自动调整PID控制器参数的索求基于输入/输出数据。这个计划可以调整PIDNN参数以在线的方式,即使系统具有非线性特性。在这个在线优化策略,BP训练算法被认为是。动态仿真结果模型连续搅拌釜反应器(装运箱)提供证明的有效性提出了新的控制技术
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