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              1. 暖通空调杂志社>期刊目次>2010年>第2期

                递归神经网络在供热解耦控制中的应用

                Application of RBF recursion neural network to heat supply decoupling control

                陈烈[1],朱学莉[2],齐维贵[1],方修睦[1]
                [1]哈尔滨工业大学,[2]苏州科技学院

                摘要:

                针对供热过程耦合特性和节能控制的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)递归神经网络的供热解耦控制方法。通过典型信号响应与最小二乘结合的方法得到供热耦合系统模型,利用RBF递归神经网络进行解耦控制,消除了质调节、量调节通道间的非线性强耦合作用。仿真结果证明该方法具有良好的解耦控制特性,满足供热系统多回路控制的要求。

                关键词:供热过程,神经网络解耦,RBF递归神经网络,嵌入维数预估

                Abstract:

                According to the coupling characteristics in heat supply process and the demands of energy saving control, proposes a novel heat supply decoupling method based on radial basis function (RBF) recursion neural network. By establishing the heating coupling system model with typical signal response and least-square method, applies the RBF current neural network to eliminating the strong influence between quality-adjust and quantity-adjust channels. The simulation result shows that this method has a good decoupling performance and can meet the demands of multi-loop control of heating system. 

                Keywords:heatsupplyprocess,neuralnetworkdecoupling,RBFrecursionneuralnetwork,embeddingdimensionestimation

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