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连续发酵过程的神经网络预测和控制
1
作者
胡泽新
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
1994年第3期367-373,共7页
给出了神经网络趋化性算法的一种新的实现策略，在此基础上，提出了一种动态递归神经网络建模方法和一种控制作用受限的自学习非线性控制方法。将其用于连续搅拌釜式发酵器的状态变量的在线预测和优化控制，仿真结果表明，预测精度高，...
给出了神经网络趋化性算法的一种新的实现策略，在此基础上，提出了一种动态递归神经网络建模方法和一种控制作用受限的自学习非线性控制方法。将其用于连续搅拌釜式发酵器的状态变量的在线预测和优化控制，仿真结果表明，预测精度高，控制效果好，具有强抗扰和强鲁棒性。在不知道生化过程模型结构的情况下，神经网络模型，可以很容易地通过在线或离线法学习到高度复杂的非线性生化过程的输入、输出关系。对于经过最优操作点，稳态增益的符号会发生变化的这类难以控制的生化过程，神经网络非线性控制策略，可以使生化反应器始终维持在最优状况。本方法有望在实际工业过程中得到应用。
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关键词
递归神经网络
趋化性算法
新
的
实现
策略
在线预测
非线性控制
发酵过程
全文增补中
题名
连续发酵过程的神经网络预测和控制
1
作者
胡泽新
机构
华东理工大学自动化研究所
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
1994年第3期367-373,共7页
基金
国家自然科学基金
文摘
给出了神经网络趋化性算法的一种新的实现策略，在此基础上，提出了一种动态递归神经网络建模方法和一种控制作用受限的自学习非线性控制方法。将其用于连续搅拌釜式发酵器的状态变量的在线预测和优化控制，仿真结果表明，预测精度高，控制效果好，具有强抗扰和强鲁棒性。在不知道生化过程模型结构的情况下，神经网络模型，可以很容易地通过在线或离线法学习到高度复杂的非线性生化过程的输入、输出关系。对于经过最优操作点，稳态增益的符号会发生变化的这类难以控制的生化过程，神经网络非线性控制策略，可以使生化反应器始终维持在最优状况。本方法有望在实际工业过程中得到应用。
关键词
递归神经网络
趋化性算法
新
的
实现
策略
在线预测
非线性控制
发酵过程
Keywords
recurrent neural networks
chemotaxis algorithm
new realizing strate-gies
on-line prediction
nonlinear control
fermentation processes
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
全文增补中
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
连续发酵过程的神经网络预测和控制
胡泽新
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
1994
0
全文增补中
已选择
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参考文献
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