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RBF递归神经网络在供热解耦控制中的应用
引用本文:陈烈,朱学莉,齐维贵,方修睦.RBF递归神经网络在供热解耦控制中的应用[J].暖通空调,2010,40(2).
作者姓名:陈烈  朱学莉  齐维贵  方修睦
作者单位:1. 哈尔滨工业大学
2. 苏州科技学院
基金项目:国家“十一五”科技支撑计划重大项目(编号:2006BAJ03A04);;哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(编号:RC2006XK007001)
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  

Application of RBF recursion neural network to heat supply decoupling control
Chen Lie,Zhu Xueli,Qi Weigui,Fang Xiumu.Application of RBF recursion neural network to heat supply decoupling control[J].Journal Heating Ventilating and Airconditioning,2010,40(2).
Authors:Chen Lie  Zhu Xueli  Qi Weigui  Fang Xiumu
Affiliation:Chen Lie,Zhu Xueli,Qi Weigui , Fang Xiumu Harbin Institute of Technology,Harbin,China
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 ...
Keywords:heat supply process  neural network decoupling  RBF recursion neural network  embedding dimension estimation  
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