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模糊神经网络自适应控制在化工过程中的应用

张志君  
【摘要】:针对复杂、未知、非线性及不确定过程,提出一种新的参考模型自适应控制方案。采用两个多层模糊神经网络分别作为过程的辨识器与控制器,控制器根据辨识器提供的信息通过在线修正隶属度函数及权值,自适应地学习调节控制率。网络训练采用拟牛顿法(BFGS)与最小二乘混合算法,极大的提高了网络收敛速度,将该方案用于复杂的非线性化学反应器(CSTR)控制中,仿真结果表明了该方法的有效性.

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