原文服务方: 安徽工业大学学报(自然科学版)       
摘要:
蓄热式加热炉温度对象具有非线性、大滞后的特点 , 本文运用神经网络的控制方法 , 在被控对象进行在线辨识的基础上 , 对神经网络权系数进行实时调整 , 使系统具有自学习、自适应性 , 仿真效果表明其控制效果优于一般 PID控制 .
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 蓄热式加热炉的神经网络燃烧控制
来源期刊 安徽工业大学学报(自然科学版) 学科
关键词 蓄热式加热炉 双交叉控制 时延神经网络
年,卷(期) 2002,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 50-53,57
页数 5页 分类号 TG155.2|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7872.2002.01.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 葛芦生 安徽工业大学电气信息学院 75 349 10.0 14.0
2 杨波 安徽工业大学电气信息学院 6 110 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
蓄热式加热炉
双交叉控制
时延神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽工业大学学报(自然科学版)
季刊
1671-7872
34-1254/N
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
2187
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