检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:冯冬青[1] 李玮[1] 费敏锐[2] 陈铁军[1]
机构地区:[1]郑州大学信息与控制研究所,郑州450002 [2]上海大学机电工程与自动化学院,上海200072
出 处:《系统仿真学报》2007年第13期3018-3021,共4页Journal of System Simulation
基 金:教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20040280017);河南省自然科学基金(0511010800)
摘 要:针对工业间歇过程的控制问题,分析比较了现有的两类反馈-前馈迭代学习算法在解决工业间歇过程控制系统滞后问题上的缺陷,采用T-S模糊预测模型,在原有反馈-前馈迭代学习算法基础上引入预测思想,研究了基于模糊预测的迭代学习算法,并设计了一种模糊预测学习控制器。以具有滞后、变参数特性的间歇过程为例,进行了仿真研究,验证了提出方法的有效性。As for the control of industrial batch processes, it is the limitation of the two existent kinds of feedback-feed forward iterative learning algorithm to solving delayed questions of industrial batch process control systems that is analyzed and compared. Based on these, T-S fuzzy predictive model was adopted. Predictive idea was introduced into the old feedback-feedforward iterative learning algorithm. An improved algorithm of iterative learning control (ILC) based on fuzzy prediction was researched and a kind of fuzzy predictive learning controller was designed. The batch process with the pure lag and time-variation parameters was simulated, which turned out that the method works well.
关 键 词:间歇过程 模糊模型预测 迭代学习控制 MATLAB仿真
分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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