基于神经模糊模型的CSTR系统预测控制
针对具有高度非线性特性的连续搅拌反应釜(CSTR)控制过程,研究了基于神经模糊模型的预测控制策略。利用神经模糊模型预测CSTR 系统在一定预测时段的输出,基于进化规划(EP)的优化算法,使用神经模糊模
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针对具有高度非线性特性的连续搅拌反应釜(CSTR)控制过程,研究了基于神经模糊模型的预测控制策略。利用神经模糊模型预测CSTR 系统在一定预测时段的输出,基于进化规划(EP)的优化算法,使用神经模糊模
本文以多功能过程和实验系统(MPCE)中的连续搅拌(CSTR)反应过程为对象,针对控制要求,设计了系统的控制方案。该方案除了应用常规PID 控制外,还融合了先进控制算法,如对组分的基于T-S
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该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘,并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线,因此分割过程就转变为求解能量泛函...