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变风量空调系统是多变量,大滞后、非线性和不确定性的系统,普通的模糊神经网络控制已难以满足其多变量动态控制的要求,为改善变风量空调系统控制性能,本文提出了一种小波模糊神经网络预测控制方法,实现变风量空调的温湿度有效控制.通过小波神经网络预测器在线建立被控对象的数学模型,并用模糊RBF神经网络控制器对所得到的信息在线修正,优化控制器参数,从而改善系统的控制效果.仿真结果表明,小波模糊神经网络预测控制具有很强的鲁棒性和自适应能力,控制精度高,控制效果好,安全可靠等优点,具有广泛的应用价值. 相似文献
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目的 提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法 采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉温.结果 提高了学习效率和泛化能力,有效地改善了模型的预测精度.结论 模块化神经网络铁水硅含量预测模型,将同类量进行了模块划分,通过对铁水硅含量预测,可提高炉温的控制精度和动态跟踪能力,具有结构简单、实时性好、预测精度高等特点. 相似文献
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铝电解生产过程中阳极效应预报新方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出一种新的阳极效应预报方法 ,该方法根据故障检测原理 ,采用辨识及参数估计理论 ,可在计算机控制系统中有效地对其进行预报 ,不仅可以提高铝的产量和质量 ,而且对节能和保证整个电解系列平稳安全生产 ,具有很重要的意义。 相似文献
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层次模块化模糊神经网络在铝电解故障诊断中的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
目的针对铝电解故障发生机理及特点,提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法.方法利用数据处理子模块,诊断子模块,决策子模块,从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断.结果数据处理子网络实现了对数据的特征提取,优化了数据结构,将大结构的神经网络分解成多个小网络,并用决策神经网络对故障进行模式分类.结论该方法优化了大结构神经网络的学习性能,提高了故障检测的准确率,具有良好的实用价值. 相似文献
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介绍了一种应用计算机集散控制技术和模块化结构技术的公用电话集中计费管理系统.系统采用了独特的接入网方式,将有人职守的公用电话纳入网络中,利用计算机网络和通信技术,实现了实时和在线的管理. 相似文献
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铝电解过程神经网络预测控制技术应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
铝电解是非线性、时变、大时滞过程,受强电场、强磁场、强热场交互干扰,其控制难度大,耗能高.因此,节约电能,提高电流效率,提高铝的产量和质量是铝电解控制系统研究的热点问题.文中在分析铝电解过程工作特性及存在问题的基础上,提出了小波神经网络预测控制方法,该方法将神经网络控制技术与预测技术有机结合,通过对反映氧化铝浓度的槽电阻参数跟踪,实时调整控制器的控制策略,控制氧化铝下料装置下料量,使氧化铝浓度控制在理想值范围,并对系统的硬件和软件进行了设计.实验结果表明:该方法的有效性,具有良好的控制控制性能和节电效果,对提高铝的产量和质量具有重要意义. 相似文献