NARX神经网络在电缆绝缘厚度滞后控制系统中的应用与仿真CSCD

针对具有时滞性的电缆绝缘厚度控制问题,提出了基于NARX神经网络用于对现场数据构造更为精确差分方程,并代入PID控制器中进行控制。在NARX神经网络预测过程中,采用灰关联分析方法,确定延迟层数以及关键外部输入,最后建立电缆绝缘厚度控制的模型预测。将该模型与原传递函数离散化得到的离散化模型代入PID控制器中进行性能对比。结果表明,在滞后控制系统中,经过NARX神经网络所建立的系统模型代入PID控制时对比传统离散化模型具有更好性能参数。该结果对解决具有滞后性的电缆绝缘厚度控制问题有一定的理论和工程应用价值。