For industrial control in the process of practical problems, neural network pred...

资 源 简 介

For industrial control in the process of practical problems, neural network pred...

详 情 说 明

在工业控制领域处理实际问题时，神经网络预测控制展现了强大的潜力。本文提出了两种创新性的智能预测控制算法，这些算法专门针对工业过程中常见的非线性特性进行优化。通过搭建混合仿真测试平台，研究者分别以非线性单变量系统和多变量系统为控制对象，验证了算法的有效性。部分算法已成功移植到实际控制场景中，为解决工业控制中的复杂非线性问题提供了新的技术路径。这种结合仿真平台验证与控制实践应用的研究方法，既保证了算法的可靠性，又加速了理论成果向工业现场的转化。