2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和軍事技術(shù)中,耦合對(duì)象的控制算法成為控制工程師們研究的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。智能解耦控制是近年發(fā)展起來(lái)的一種新型多變量解耦控制方法,它以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦方法為代表。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦在一類(lèi)系統(tǒng)中的應(yīng)用已取得了一些研究成果,但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些缺點(diǎn),如收斂速度慢,訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng),隱節(jié)點(diǎn)數(shù)難選取等制約了它在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。傳統(tǒng)PID控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合為復(fù)雜系統(tǒng)的控制提供了有效的途徑。 本文重點(diǎn)研究目前PID控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的

2、三種多變量系統(tǒng)控制方法,給出了三種方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、算法及其改進(jìn);利用MATLAB建立EFPT過(guò)程實(shí)驗(yàn)臺(tái)上壓力--流量關(guān)聯(lián)對(duì)象的模型,與用前向網(wǎng)絡(luò)建立的模型對(duì)比,PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在辨識(shí)精度和訓(xùn)練速度方面優(yōu)于傳統(tǒng)的前向網(wǎng)絡(luò),用MATLAB編寫(xiě)了PID與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的三種控制算法軟件包,對(duì)前面建立的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型進(jìn)行控制仿真,仿真結(jié)果表明 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制方法的響應(yīng)時(shí)間快,超調(diào)量小,實(shí)現(xiàn)了多變量耦合對(duì)象的解耦控制,其效果優(yōu)于神

3、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定PID參數(shù)控制和單神經(jīng)元PID控制,而且PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單規(guī)范,具有良好的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)解耦控制能力;在仿真研究的基礎(chǔ)上,把仿真研究得到的辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)投入到EFPT過(guò)程實(shí)驗(yàn)臺(tái)中的壓力--流量關(guān)聯(lián)對(duì)象中,通過(guò)實(shí)時(shí)采集到的實(shí)際對(duì)象輸入輸出對(duì),在線修正控制網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。 試驗(yàn)結(jié)果表明:PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能,特別是依據(jù)PID控制規(guī)律來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)的初值,具有參數(shù)快速收斂的優(yōu)點(diǎn),網(wǎng)

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