清华大学学报(自然科学版)
清華大學學報(自然科學版)
청화대학학보(자연과학판)
Journal of Tsinghua University
2003年
12期
1661-1663,1690
,共4页
自动控制应用%热力系统%二次在线辨识%RBF神经网络
自動控製應用%熱力繫統%二次在線辨識%RBF神經網絡
자동공제응용%열력계통%이차재선변식%RBF신경망락
为满足热力系统的自动控制系统中被控对象在线辨识的要求,通过对常用辨识方法的比较,提出了二次辨识的辨识思路.把系统的辨识分为一次辨识和二次辨识:根据一次辨识,辨识出系统的一次粗糙模型,利用二次辨识对一次辨识的结果进行补偿辨识.针对控制模型的特点,利用最小二乘法和RBF神经网络构造了二次辨识的在线辨识算法.仿真试验的结果表明:通过该方法在线建立的模型具有良好的模外动态特性,即使在偏离的情况下,也能使相对误差保持在5%以内.
為滿足熱力繫統的自動控製繫統中被控對象在線辨識的要求,通過對常用辨識方法的比較,提齣瞭二次辨識的辨識思路.把繫統的辨識分為一次辨識和二次辨識:根據一次辨識,辨識齣繫統的一次粗糙模型,利用二次辨識對一次辨識的結果進行補償辨識.針對控製模型的特點,利用最小二乘法和RBF神經網絡構造瞭二次辨識的在線辨識算法.倣真試驗的結果錶明:通過該方法在線建立的模型具有良好的模外動態特性,即使在偏離的情況下,也能使相對誤差保持在5%以內.
위만족열력계통적자동공제계통중피공대상재선변식적요구,통과대상용변식방법적비교,제출료이차변식적변식사로.파계통적변식분위일차변식화이차변식:근거일차변식,변식출계통적일차조조모형,이용이차변식대일차변식적결과진행보상변식.침대공제모형적특점,이용최소이승법화RBF신경망락구조료이차변식적재선변식산법.방진시험적결과표명:통과해방법재선건립적모형구유량호적모외동태특성,즉사재편리적정황하,야능사상대오차보지재5%이내.
