基于Elman神經網絡的預測控制研究及應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、實際工業(yè)生產過程中常常含有非線性、滯后環(huán)節(jié)，特別是在化工、冶煉等生產過程中尤為顯著。連續(xù)攪拌釜式反應器(Continuous stirred-tankreactor，CSTR)是生產聚合物時用得最廣泛的聚合反應器，在化工生產的核心設備當中占有相當重要的地位，在染料、醫(yī)藥、試劑、食品以及合成材料等工業(yè)中普遍使用，其被控對象繁多，使系統(tǒng)本身具有較大的時變性、非線性和時滯性，控制起來非常困難，常規(guī)方法難以取得令人滿意的效果。 本文針對

2、CSTR系統(tǒng)的非線性和滯后特性，首先研究了內?？刂频慕Y構和性質，分析了神經網絡內模控制的實質，研究了內部模型、神經網絡控制器的構建方法，在此基礎上研究了基于神經網絡的內模控制算法。本文在分析CSTR系統(tǒng)特性后，針對CSTR在反應過程中產生大量的反應熱，把如何及時地減少反應熱保證生產正常進行作為控制的主要目標，融合了內?？刂坪蜕窠浘W絡的優(yōu)點，給出了系統(tǒng)的控制方案，采用神經網絡內?？刂扑惴▉斫鉀Q非線性、滯后等環(huán)節(jié)的影響，建立了神經網絡內?？?/p>

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