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可控受限多变量耦合系统的智能控制
被引量：
1
1
作者
刘英晖
刘贺平
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第21期209-211,221,共4页
针对可控受限多变量耦合系统,提出了一种基于对角递归神经网络(DRNN)整定的PID混合解耦控制。采用对角递归神经网络来辨识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对多变量耦合控制系统的设计和实时控制,实际控...
针对可控受限多变量耦合系统,提出了一种基于对角递归神经网络(DRNN)整定的PID混合解耦控制。采用对角递归神经网络来辨识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对多变量耦合控制系统的设计和实时控制,实际控制结果达到了解耦控制的要求,并具有无超调、响应速度快、控制精度高等特点。
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关键词
可控受限多变量耦合系统
对角递归神经网络(DRNN)
混合解耦
控
制
PID
控
制
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职称材料
题名
可控受限多变量耦合系统的智能控制
被引量：
1
1
作者
刘英晖
刘贺平
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第21期209-211,221,共4页
文摘
针对可控受限多变量耦合系统,提出了一种基于对角递归神经网络(DRNN)整定的PID混合解耦控制。采用对角递归神经网络来辨识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对多变量耦合控制系统的设计和实时控制,实际控制结果达到了解耦控制的要求,并具有无超调、响应速度快、控制精度高等特点。
关键词
可控受限多变量耦合系统
对角递归神经网络(DRNN)
混合解耦
控
制
PID
控
制
Keywords
limited controllability multivariable coupling system
Diagonal Recurrent Network（DRNN）
mixed decoupling control
PID control
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
可控受限多变量耦合系统的智能控制
刘英晖
刘贺平
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
1
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