对角递归神经网络在控制系统中的应用现状分析.pdf

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1、《电气自动化)2016年第38卷第2期电气传动和自动控制ElectricDrive＆AutomaticControI对角递归神经网络在控制系统中的应用现状分析宋怡霖。陈新楚。郑松0(1．福州大学电气工程与自动化学院，福建福州350116；2．福建省工业控制信息安全技术企业重点实验室，福建福州350008)摘要：工业过程控制系统中的控制对象往往具有多变量强耦合、不确定、非线性等特征，解决这类控制问题的有效方法是采用先进控制技术，或在常规控制的基础上叠加先进控制的补偿分量。以对角递归神经网络控制器为研究对象，分析了该控制器的结构特点和

2、学习算法，探讨对角递归神经网络技术的应用现状与工程实现中的相关问题，并提出了先进控制与常规控制同构组态的解决方法。关键词：对角递归神经网络；先进控制技术；传统控制；非线性系统；组态软件DOI：10．3969／j．issn．1000-3886．2016．02．015[中图分类号]TP183[文献标志码]A[文章编号]1000—3886(2016)02-0041—03AnAnalysisontheStatusOfApplicationofDiagonalRecurrentNeuralNetworkinControISystemsSON

3、GYi．1in，CHENXin-chu一，ZHENGS0ng，(1．CollegeofElectricalEngineeringandAutomation，FuzhouUniversity，FuzhouFufian350116，China；2．FujianEnterpriseKeyLaboratoryofIndustrialControlInformationSecurityTechnology，FuzhouFujian350008，China)Abstract：Ascontrolledobjectsinindustrialpro

4、cesscontrolsystemstendtohavesuchcharacteristicsasmulti—variablestrongcoupling，uncertaintyandnonlinearity，themosteffectivewaytosolvesuchcontrolproblemsistotakeadvantageofadvancedcontroltechnologyorsuperimposeadvancedcontrolcompensationcomponentonconventionalcontro1．Tak

5、ingdiagonalrecurrentneuralnetwork(DRNN)controllerasresearchobject。thispaperanalyzesthestructuralfeaturesandlearningalgorithmofthecontroller，discussestheapplicationstatusofDRNNtechnologyandotherrelatedissueswithrespecttoengineeringrealization，andfinallypresentsthesolut

6、ionofisomorphicconfigurationofadvancedcontrolandconventionalcontro1．Keywords：diagonalrecurrentneuralnetwork(DRNN)；advancedcontroltechnology；traditionalcontrol；nonlinearsystem；configurationsoftware0引言控制提供不同层次的优化控制解决方案。近年来，国内很多自动化工程公司和科研院所及高校，以提高产品质量、降低原料和能目前工业过程控制系统中，生

7、产的核心部分往往具有多变量耗、增加装置的经济效益为目标，对工业生产过程的先进控制技强耦合、非线性、强干扰、参数时变、大时滞、信息不完全、约束性术和控制软件进行了广泛的研究，许多先进控制技术已经产品强等特征。随着过程工业日益走向大型化、连续化、综合化，人们化，给企业带来了显著的经济效益。对生产过程的实时性、整体性的要求也越来越高，所以若想从全局出发协调和处理装置间复杂的耦合与制约关系、求得全局最1对角递归神经网络技术优，采用先进控制技术处理这类问题几乎是唯一的出路。1．1神经网络技术自上世纪70年代起，先进控制技术已有40余年的发展

8、历现阶段，自动控制工作者面临两大挑战：一是控制对象越来程，目前已取得一定的成果，并在流程工业上得到了一定程度的越复杂，存在着许多不确定性和难以确切描述的非线性特性；二应用。先进控制技术的内涵丰富、具有时代特征，至今没有一个是控制任务要求越来越高，往