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神经网络在线解耦算法的研究

李新利  
【摘要】: 在工业控制中,被控系统往往是多变量、强耦合的时变系统。针对 多变量系统中被控对象间的耦合随时间或负载而变化的情况,利用神经 网络的特点,研究神经网络解耦器在线学习算法具有十分重要的意义。 本文的研究主要集中在以下几个方面: 在分散解耦的系统框架上提出了基于互相关函数的神经网络解耦器 在线学习算法,该算法定义了一组MIMO过程的互相关函数作为神经网 络解耦器的指标函数,利用遗传算法对神经网络权值进行在线寻优。对 于线性系统,从理论上加以证明,随着输入输出的互相关函数越来越小, 则神经网络就越逼近理想解耦环节,说明所选择的指标函数是可行的。 结合发电厂的磨煤机控制系统,仿真验证该算法。当解耦器训练结 束后,对于两个等效的SISO系统,采用传统PID来进行控制,得到满意 的控制效果。 初步探讨用分散解耦结构和上述在线学习算法来对非线性MIMO系 统进行在线解耦,由于随机信号通过非线性系统的复杂性,本文从仿真 实验上来验证选取互相关函数作为指标函数的可行性。当解耦器训练结 束后,对于非线性对象采用单神经元自适应PID来进行控制,仿真结果 表明,此控制方案效果较好。


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