人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究與在DCS控制系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、PID控制規(guī)律用于控制系統(tǒng)的時(shí)候,不僅結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,而且控制穩(wěn)定可靠,并且調(diào)整方便,因此被廣泛的應(yīng)用于控制系統(tǒng)中。但是隨著人類(lèi)科技的發(fā)展以及認(rèn)識(shí)程度的提高,目前需要控制的DCS系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來(lái)越錯(cuò)綜復(fù)雜,但是對(duì)控制精度以及魯棒性的要求卻更加嚴(yán)格,傳統(tǒng)的PID控制算法應(yīng)用在這些系統(tǒng)中,往往達(dá)不到相應(yīng)的控制要求,先進(jìn)控制算法相比傳統(tǒng)PID算法可以達(dá)到更好的控制效果,控制精度和魯棒性更佳,因此研究新興控制算法在DCS控制系統(tǒng)的應(yīng)用是有必要的。

2、>  文章中的主要內(nèi)容如下:
  1.分析并介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物神經(jīng)元模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過(guò)程,介紹DCS的發(fā)展。
  2.研究并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單層傳感器模型以及多層傳感器模型。
  3.研究并分析介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且通過(guò)推導(dǎo)含有兩層隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并研究它的推導(dǎo)方式以及過(guò)程,并研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)算法以及其在預(yù)測(cè)中的算法實(shí)現(xiàn)。
  4.研究分析了時(shí)滯的SISO工業(yè)控制系統(tǒng)的

3、延時(shí)辨識(shí),智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的PID控制器,系統(tǒng)預(yù)測(cè)輸出的反饋校正。做了非線(xiàn)性和線(xiàn)性時(shí)遲延時(shí)間d的辨識(shí)仿真,線(xiàn)性和非線(xiàn)性實(shí)時(shí)控制的仿真以及非線(xiàn)性和線(xiàn)性模型辨識(shí)的對(duì)比仿真。
  5.研究分析DCS控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成,分別研究了現(xiàn)場(chǎng)控制站,系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),人機(jī)接口現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn),并研究分析了現(xiàn)場(chǎng)控制站的結(jié)構(gòu)和控制方式,并以ABB公司的Symphony系統(tǒng)為例詳細(xì)做了DCS的研究分析。
  6.研究并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于DCS控制

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