10.3969/j.issn.1009-0134.2021.06.016
基于回声状态网络预测的无模型自适应控制方案
无模型自适应控制(MFAC)是一种典型的数据驱动控制方法,这种方法仅利用系统输入输出数据进行控制器的设计,摆脱了控制器设计对精确数学模型的依赖.然而,这种控制方法对于大迟延对象难以进行控制.为了解决这个问题,提出一种基于回声状态网络预测的多入多出无模型自适应控制器,用神经网络对系统输出进行预测,降低了线性化模型的复杂度,减少了算法运算量,加快了线性化模型的收敛速度.将这种控制方法用于汽包炉协调控制系统,证明了这种控制方法的可行性与有效性.
无模型自适应控制、回声状态网络、汽包炉
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TP273(自动化技术及设备)
2021-06-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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