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基于RNN补偿器的欠驱动过程控制方法应用
被引量：
3
1
作者
白裕彤
程辉
叶贞成
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第10期1768-1776,共9页
化工过程中存在一类操作变量维度小于目标被控变量维度的过程。针对该类过程,现行控制方法的控制效果仍有待提高。为实现对上述化工过程的良好控制,类比欠驱动机械系统提出了基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)补偿器的控...
化工过程中存在一类操作变量维度小于目标被控变量维度的过程。针对该类过程,现行控制方法的控制效果仍有待提高。为实现对上述化工过程的良好控制,类比欠驱动机械系统提出了基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)补偿器的控制方法。该方法基于模糊逻辑与信息融合设计主控器,并通过额外串联模糊控制器实现了传统模糊控制器的量化因子与比例因子的自适应整定,又运用RNN设计了补偿控制器,通过以上改进解决了模型与实际过程之间的未建模动态性能与参数不确定性偏差导致的动态性能较差和存在稳态误差的问题。最后,以二级二路压缩过程为例进行了仿真,仿真结果证明了所提控制方法的有效性。
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关键词
欠驱动系统
模糊理论
动态性能
不确定性
RNN
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职称材料
题名
基于RNN补偿器的欠驱动过程控制方法应用
被引量：
3
1
作者
白裕彤
程辉
叶贞成
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第10期1768-1776,共9页
基金
国家自然科学基金重大项目(61890930-3)
国家自然科学基金面上项目(62073142)
+1 种基金
中国石油科技创新基金资助项目(2021D002-0902)
2020年工业互联网创新发展工程项目(TC200802D)。
文摘
化工过程中存在一类操作变量维度小于目标被控变量维度的过程。针对该类过程,现行控制方法的控制效果仍有待提高。为实现对上述化工过程的良好控制,类比欠驱动机械系统提出了基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)补偿器的控制方法。该方法基于模糊逻辑与信息融合设计主控器,并通过额外串联模糊控制器实现了传统模糊控制器的量化因子与比例因子的自适应整定,又运用RNN设计了补偿控制器,通过以上改进解决了模型与实际过程之间的未建模动态性能与参数不确定性偏差导致的动态性能较差和存在稳态误差的问题。最后,以二级二路压缩过程为例进行了仿真,仿真结果证明了所提控制方法的有效性。
关键词
欠驱动系统
模糊理论
动态性能
不确定性
RNN
Keywords
Underactuated system
fuzzy theory
dynamic performance
uncertainty
RNN
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RNN补偿器的欠驱动过程控制方法应用
白裕彤
程辉
叶贞成
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024
3
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