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針對(duì)實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程中被控對(duì)象的時(shí)變和純滯后的特點(diǎn)，本文根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有能
夠充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系和能夠?qū)W習(xí)嚴(yán)重不確定系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，具有適應(yīng)性、智能性較好的特點(diǎn)并結(jié)合灰色預(yù)測(cè)控制的超前預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰色預(yù)測(cè)控制算法。仿真結(jié)果的對(duì)比分析表明：本文的控制算法與傳統(tǒng)控制器相比，具有控制簡(jiǎn)便、自適應(yīng)性較強(qiáng)等特點(diǎn)，適用于對(duì)純滯后和模型時(shí)變對(duì)象的控制。最后采用xPC 技術(shù)在實(shí)際設(shè)備上進(jìn)行了算法的驗(yàn)證，取得了滿意的效果。
夠充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系和能夠?qū)W習(xí)嚴(yán)重不確定系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，具有適應(yīng)性、智能性較好的特點(diǎn)并結(jié)合灰色預(yù)測(cè)控制的超前預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰色預(yù)測(cè)控制算法。仿真結(jié)果的對(duì)比分析表明：本文的控制算法與傳統(tǒng)控制器相比，具有控制簡(jiǎn)便、自適應(yīng)性較強(qiáng)等特點(diǎn)，適用于對(duì)純滯后和模型時(shí)變對(duì)象的控制。最后采用xPC 技術(shù)在實(shí)際設(shè)備上進(jìn)行了算法的驗(yàn)證，取得了滿意的效果。
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