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基于PSO的薄膜厚度改进RBF解耦控制模型 被引量：3
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作者 廖雪超 陈振寰 邓万雄 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第4期1079-1088,共10页
BOPP薄膜厚度控制系统是一个复杂的多变量耦合系统,通过对其工艺过程分析可得到三通道厚度控制系统传递函数模型,利用相对增益矩阵对其进行耦合性分析。由于现有的解耦算法无法完全消除系统间的耦合影响,使用径向基函数模型(RBF)对系统... BOPP薄膜厚度控制系统是一个复杂的多变量耦合系统,通过对其工艺过程分析可得到三通道厚度控制系统传递函数模型,利用相对增益矩阵对其进行耦合性分析。由于现有的解耦算法无法完全消除系统间的耦合影响,使用径向基函数模型(RBF)对系统进行解耦设计。针对其存在训练过程长的问题,使用快速自学习算法、附加微分项与粒子群优化算法(PSO)对RBF模型进行优化,提升系统的抗干扰能力与响应速度。实验结果表明,提出的ASRBFD方法抗干扰能力强、RBF模型训练效率高,系统解耦性能优良。 展开更多
关键词 解耦控制 RBF神经网络 快速自学习算法 附加微分项 粒子群优化算法
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