基于遞歸網絡的內?？刂圃跓峁み^程中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、電廠主汽溫對象是典型的大慣性、大遲延對象，其動態(tài)特性隨負荷變化而變化，常規(guī)的固定參數PID串級控制難以適應這種變時滯、變參數的特性，控制效果不理想。本文給出了一種具有比例積分特性的Elman動態(tài)遞歸神經網絡的結構，討論了它的BP學習算法；將該遞歸Elman網絡作為具有實時學習能力的內部模型，并以通過辨識學習得到的廣義對象的SISO逆模型代替串級控制的PID主控制器作為內?？刂破鲬糜陔姀S主汽溫控制系統(tǒng)，使系統(tǒng)對不確定因素的適應性增強。在

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