利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制

• 作者: 曹柳林 熊莹
• 来源期刊: 北京化工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 内模控制 非线性 RBF神经网络 聚合反应
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.5|TQ316.331
• 字数: 2974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4628.2003.06.023

摘要

文中研究基于径向基(RBF)神经网络算法的内模控制策略在苯乙烯本体聚合反应相对分子质量分布控制领域的应用.利用神经网络对非线性系统的逼近能力,把内模控制推广到聚合反应过程质量指标控制这一非线性系统中.针对建模过程中存在的稳态误差,在训练数据中增加了部分静态数据,有效的提高了模型的验证精度,大大改善了由神经网络构成的内模控制器的控制精度,消除了系统余差.仿真结果证明,基于神经网络算法的内模控制策略达到了较好的控制质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹柳林	北京化工大学信息科学与技术学院	59	516	13.0	20.0
2	熊莹	北京化工大学信息科学与技术学院	1	9	1.0	1.0