船海工程
船海工程
선해공정
SHIP & OCEAN ENGINEERING
2008年
z1期
27-29
,共3页
BP神经网络%灰色预测%xPC技术
BP神經網絡%灰色預測%xPC技術
BP신경망락%회색예측%xPC기술
针对实际工业生产过程中被控对象的时变和纯滞后特点,本文根据神经网络具有能够充分逼近任意复杂的非线性关系和能够学习严重不确定系统的动态特性,具有适应性、智能性较好的特点并结合灰色预测控制的超前预测的特点,提出了基于BP神经网络的灰色预测控制算法.仿真结果的对比分析表明:本文的控制算法与传统控制器相比,具有控制简便、自适应性较强等特点,适用于对纯滞后和模型时变对象的控制.最后采用xPC技术在实际设备上进行了算法的验证,取得了满意的效果.
針對實際工業生產過程中被控對象的時變和純滯後特點,本文根據神經網絡具有能夠充分逼近任意複雜的非線性關繫和能夠學習嚴重不確定繫統的動態特性,具有適應性、智能性較好的特點併結閤灰色預測控製的超前預測的特點,提齣瞭基于BP神經網絡的灰色預測控製算法.倣真結果的對比分析錶明:本文的控製算法與傳統控製器相比,具有控製簡便、自適應性較彊等特點,適用于對純滯後和模型時變對象的控製.最後採用xPC技術在實際設備上進行瞭算法的驗證,取得瞭滿意的效果.
침대실제공업생산과정중피공대상적시변화순체후특점,본문근거신경망락구유능구충분핍근임의복잡적비선성관계화능구학습엄중불학정계통적동태특성,구유괄응성、지능성교호적특점병결합회색예측공제적초전예측적특점,제출료기우BP신경망락적회색예측공제산법.방진결과적대비분석표명:본문적공제산법여전통공제기상비,구유공제간편、자괄응성교강등특점,괄용우대순체후화모형시변대상적공제.최후채용xPC기술재실제설비상진행료산법적험증,취득료만의적효과.
