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摘要:
针对一类动态未知的工业运行过程,提出一种基于神经网络补偿和多模型切换的自适应控制方法.为充分考虑底层跟踪误差对整个运行过程优化和控制的影响,将底层极点配置控制系统和上层运行层动态模型相结合,作为运行过程动态模型.针对参数未知的运行过程动态模型,设计由线性鲁棒自适应控制器、基于神经网络补偿的非线性自适应控制器以及切换机制组成的多模型自适应控制算法.采用带死区的递推最小二乘算法在线辨识控制器参数,克服了投影算法收敛速度慢、对参数初值灵敏的局限.理论分析和仿真实验结果表明了所提方法的有效性.
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文献信息
篇名 一类工业运行过程多模型自适应控制方法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 工业运行过程 参数未知 多模型自适应控制 递推最小二乘算法
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1250-1259
页数 10页 分类号
字数 8057字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2017.c160763
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 富月 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 14 84 5.0 9.0
2 杜琼 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
工业运行过程
参数未知
多模型自适应控制
递推最小二乘算法
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
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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