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基于DRNN神经网络的造纸过程定量水分解耦控制分析
被引量:
1
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作者
郑敏
《集成电路应用》
2024年第1期365-367,共3页
阐述造纸过程定量水分的控制技术,利用Matlab建立定量水分数学模型,分别采用常规PID算法和DRNN神经网络算法对定量水分耦合模型进行解耦控制,探讨神经网络来整定PID控制器参数,不依赖控制对象的数学模型就可以实现解耦控制。仿真结果表...
阐述造纸过程定量水分的控制技术,利用Matlab建立定量水分数学模型,分别采用常规PID算法和DRNN神经网络算法对定量水分耦合模型进行解耦控制,探讨神经网络来整定PID控制器参数,不依赖控制对象的数学模型就可以实现解耦控制。仿真结果表明,DRNN神经网络算法响应速度更快,自适应能力显著增强,可进一步改善系统的动态性能。
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关键词
智能控制
定量水分数学模型
drnn
神经网络
算法
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职称材料
题名
基于DRNN神经网络的造纸过程定量水分解耦控制分析
被引量:
1
1
作者
郑敏
机构
廊坊职业技术学院
出处
《集成电路应用》
2024年第1期365-367,共3页
基金
2021年廊坊市科学技术研究与发展计划自筹经费项目(2021011031)。
文摘
阐述造纸过程定量水分的控制技术,利用Matlab建立定量水分数学模型,分别采用常规PID算法和DRNN神经网络算法对定量水分耦合模型进行解耦控制,探讨神经网络来整定PID控制器参数,不依赖控制对象的数学模型就可以实现解耦控制。仿真结果表明,DRNN神经网络算法响应速度更快,自适应能力显著增强,可进一步改善系统的动态性能。
关键词
智能控制
定量水分数学模型
drnn
神经网络
算法
Keywords
intelligent control
quantitative moisture mathematical model
drnn
neural network algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP273 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名
作者
出处
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1
基于DRNN神经网络的造纸过程定量水分解耦控制分析
郑敏
《集成电路应用》
2024
1
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