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基于DRNN神经网络的脱苯塔的控制研究

陈思成  杨友良  王森  
【摘要】:脱苯塔是一个多输入多输出的对象,它由多级塔板组成,内在机理复杂,对控制作用响应缓慢,参数间相互关联严重,一般常规控制很难达到理想的控制要求,本文针对工业系统模型未知情况,结合脱苯精馏塔,研究了这类不确定非线性系统的神经网络建模及预测控制问题。将此控制方法应用于脱苯塔脱苯过程的温度控制中。仿真结果表明,该方法对脱苯过程的温度的控制效果是比较好的。

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