专利汇可以提供基于神经网络逆辨识与逆控制的多变量系统的间接解耦方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供基于神经网络逆辨识与逆控制的多变量系统的间接解耦方法,属于复杂系统智能建模及解耦控制技术领域。该方法主要是每相逆辨识的结果包含了另外两相控制 信号 对该相输出 电流 的耦合影响,将每相神经网络逆辨识模型反向作为逆 控制器 模型与每相 电极 系统 串联 ,从而构成三个已解耦的独立的伪线性对象,进而针对三个独立的伪线性对象设计并调试出三个独立的线性调节器,以构成三个独立的调节回路,实现对三相耦合系统的准确控制。本发明在超大功率三相交流 电弧 炉电极升降控制中得到很好应用,并适用于任意多变量复杂系统的实时解耦、建模和控制,具有广泛性。,下面是基于神经网络逆辨识与逆控制的多变量系统的间接解耦方法专利的具体信息内容。
1、基于神经网络逆辨识与逆控制的多变量系统的间接解耦方法,该方法对 于三相交流电弧炉电极控制系统,采用三个神经网络分别对三相电极系统进行 逆辨识,其特征在于:每相逆辨识的结果将包含了另外两相控制信号对该相输 出电流的耦合影响。将每相神经网络逆辨识模型反向作为逆控制器模型与每相 电极系统串联,从而构成三个已解耦的独立的伪线性对象,进而针对三个独立 的伪线性对象设计并调试出三个独立的线性调节器,以构成三个独立的调节回 路,实现对三相耦合系统的准确控制。
2、根据权利要求1所述的间接解耦方法,其特征在于对于三相交流电弧炉 电极控制系统,该间接解耦的方法具体如下:
逆辨识采用基于最近邻聚类算法的RBF网络,将辨识模型反向作为直接逆 控制器模型,即 从而使得系统运行过程中始终存在 使被控对象A相电极系统成为一个动态伪线性对象,对伪线性 对象用PID控制,电弧炉电极系统B相、C相控制信号ub(k)、uc(k)对A相输出电 流ia(k+1)耦合环节分别表示为Pba、Pca,环节Pba、Pca的输出iba(k+1)、ica(k+1)看作 是对ia(k+1)的扰动输入,因此,ia(k+1)=iaa(k+1)+iba(k+1)+ica(k+1);A相逆辨识器 的输入向量为[ia(k)ia(k-1)ia(k-2)]T,这样所得到的逆辨识器模型Pa -1(NNII)完全包 含了B相、C相对A相的耦合影响;于是所构成的伪线性对象完全抵消了这种耦 合影响,巧妙间接地实现了解耦。
3.根据权利要求1,本发明特征在于:对已构成的伪线性对象采用PID控 制,简单可行。
4.根据权利要求1,本发明特征在于:图1中,在神经网络逆控制器Pa -1(NNC) 与原控制对象之间加入PID控制器输出信号,要比在逆控制器Pa -1(NNC)之前串 联PID控制器容易实现。
本发明属于复杂系统智能建模及解耦控制技术领域,具体涉及基于神经网络逆辨识与逆 控制的多变量系统的间接解耦方法。
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