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机构地区:[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,智能系统与控制研究所,杭州310027 [2]上海核工程研究设计院,上海200233 [3]浙江中控软件技术有限公司,杭州310053
出 处:《上海交通大学学报》2014年第7期1009-1014,1020,共7页Journal of Shanghai Jiaotong University
基 金:国家自然科学基金(61134007,60904039);中央高校基本科研业务费专项资金资助;高等学校学科创新引智计划(B07031)
摘 要:控制性能评估是衡量工业过程控制回路性能和质量的重要技术,常见性能评估方法一般针对线性过程,而忽视了执行阀黏滞等造成的非线性特征.为此研究了一类存在执行阀黏滞现象的非线性系统,并提出了一种基于改进的径向基函数神经网络时间序列建模的控制性能基准估计方法.将Hinich检验算法引入网络评价函数,利用改进的网络评价指标训练径向基网络,以去除过程输出的非线性,进而采用时序分析技术准确估计出系统的控制性能基准.通过仿真分析,验证了方法的有效性.Control performance assessment (CPA) is an important strategy to establish the quality of industrial control loops. However, most CPA methods are mainly restricted to linear systems, ignoring common process nonlinearities such as valve stiction. To tackle this problem, a control performance assessment method based on the improved radial basis function (RBF) nonlinear time-series model in the presence of valve stiction nonlinearities was proposed in this paper. By applying the Hinich test method into the RBF learning, which guarantees the removing of the nonlinear part of the output, the per{ormance benchmark was estimated using standard time series identification techniques. The simulation of an integral process verifies the validity of the proposed method.
关 键 词:控制性能评估 执行阀黏滞 径向基神经网络模型 改进的网络评价指标
分 类 号:TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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