基于B-P神经网络的非线性预测控制
针对用一般的方法控制糖液的过饱和度很难奏效的问题,运用B-P神经网络构造预测模型,将模拟退火算法的局部搜索与遗传算法的全局搜索相结合,进行在线滚动优化,对煮糖结晶过程中的过饱和度进行预测控制.实际运行结果表明,基于B-P神经网络的预测控制算法响应速度快、控制精度高、鲁棒性强,具有很强的实用性.
非线性预测控制 神经网络 模拟退火算法 煮糖结晶过程 制糖工业 遗传算法
曾科 何小阳 刘红艳
广西大学,电气工程学院,广西,南宁,530004
国内会议
江苏无锡
中文
348-350,354
2006-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)