Elman神经网络用于离心压缩机的性能模型辨识

介绍Elman网络的标准结构和动态反向传播学习算法,应用Elman神经网络对离心压缩机进行性能进行建模,分析压缩机性能的影响因素,并利用监控系统的数据对压缩机性能模型网络进行训练。     

模糊控制器在压缩机性能控制中的应用

为了对压缩机进行控制,设计了一种积分因子的自调整机构模糊控制器。它能够根据误差的大小自动调节积分因子的大小,使压缩机系统能够迅速响应目标值的变化。将压缩机简化为一个带有滞后的一阶惯性环节和一个稳态模型的组合,稳态模型采用模糊神经网络模型,利用被控对象在不同恒值控制量的作用下,输出响应的稳态值建立训练网络,经过训练后的网络在某一恒值输入下,其输出将逼近系统特定稳定值。将该模糊控制器应用于压缩机性能控制中,不需要压缩机系统的精确数学模型,只需检测被控系统输出误差的变化就能够迅速调整控制量,响应控制目标。