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基于神经网络的多模型控制研究

王秋  马永光  
【摘要】:针对复杂热工过程的非线性特性,提出了一种基于免疫原理的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的非线性模型辨识。模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络的学习和训练,利用这种RBF神经网络进行复杂热工过程的非线性模型辨识。仿真研究表明,这种建模不仅计算量小、精度高,而且辨识的非线性模型可以拟合多个线性模型,消除热工过程不同负荷下线性模型的频繁切换时的震荡,实现多模型的优化控制。

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