基于单神经元自适应PSD预估算法的矿井主要通风机风量控制
针对煤矿主要通风机控制系统非线性、多干扰等特性,设计了一种单神经元自适应预估控制器,以实现通风机的变频调速.该控制器加入无辨识控制中的增益自调整算法以增强系统的自适应能力.利用单神经元的非线性逼近特性及自学习、自组织能力,弥补了Smith 预估器解决模型不确定系统的不足.实验表明,在模型不匹配情况下,采用改进算法控制,系统超调较小,稳定时间较短,具有较好的控制效果.
矿山设备 通风机 单神经元 史密斯预估算法
王新 翟景昌
河南理工大学电气工程与自动化学院,河南 焦作 454000
国内会议
河南焦作
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2014-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）