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木材干燥窑神经网络控制与仿真

刘亚秋  
【摘要】: 本文旨在设计一种基于木材干燥等复杂控制对象的控制器,以此为核心对JBGZ— 1.8小型木材干燥窑建立神经网络模型,单神经元自适应PID控制算法设计与模型测 试,硬、软件设计及系统实现等进行了深入浅出的研究。 神经网络对系统进行辨识是通过直接学习系统的输入/输出数据,学习的目的是使 得所要求的误差函数达到最小,从而归纳出隐含在系统输入/输出数据中的关系。神经 网络系统辨识是非算法式的,神经网络本身就是辨识模型,其可调参数反映在网络内部 的连接权上。它不需要建立以实际系统数学模型为基础的辨识格式,故可以省去在辨识 前对系统建模这一步骤。神经网络作为实际系统的辨识模型,实际上也是实际系统的一 个物理实现,可以用于在线控制。 在神经网络的自适应控制中,无论是采用间接控制方案还是直接控制方案,由于多 层前向网采用了S型作用函数,计算量是比较大的。对于快速过程控制,由于目前尚 缺乏相应的实用型神经网络计算机硬件支持,将基于多层网络的神经自适应控制投入实 时在线控制尚有一定困难。为了适应快速过程神经控制的要求,本文采用了一种单个自 适应神经元,它可以利用神经网络的优点,又能适应于快速过程实时控制的要求。单神 经元自适应PID控制器实质上为一变系数的比例、积分、微分复合控制器,而且学习 算法是自适应的,所以本质上是非线性的。神经网络具有很强的非线性逼近能力和自学 习能力。神经网络无模型直接自适应控制,由于其结构简单,实时控制快速学习算法以 及系统稳定性和学习收敛性好,因此,具有较大的发展潜力。


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