什么是干體爐溫度控制系統？小編為您簡單介紹一下。

干體爐溫度控制系統是一個典型的純時滯、時變以及大慣性非線性系統。對干體爐溫度控制方法的研究是干體爐研發過程中的主要環節。由于RBF神經網絡具有以任意精度逼近任意連續函數的能力,所以它在系統辨識、非線性系統控制、模式分類等領域發揮著重要作用。為了提高干體爐溫度控制的效果,建立了干體爐的離散模型;提出一種新的RBF神經網絡學習算法,并對該學習算法的各項指標進行仿真;設計出干體爐裝置的操作軟件。 首先基于干體爐的工作原理,利用機理分析法建立干體爐溫度的離散模型。在該模型的基礎上使用相關系數辨識法修正模型中的增益系數和衰減系數,辨識系統的溫度延遲系數,得出干體爐溫度的離散模型。 其次研究最新的RBF神經網絡學習算法(RAN-ResourceAllocatingNetwork-算法和GIRAN-GeneralizedImprovedResourceAllocatingNetwork-算法)。針對RAN算法缺少神經元刪除準則以及網絡收斂速度慢和GIRAN算法中新穎性準則需要輸入樣本分量的概率分布函數的缺點,提出一種新的RBF神經網絡學習算法-SRAN(SimpleResourceAllocatingNetwork)。SRAN學習算法包括新穎性準則,刪除準則,輸出權值和神經元參數的更新方法。SRAN學習算法通過新穎性準則和刪除準則調節網絡中隱含層的神經元數目,采用最速下降法更新輸出權值。

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