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    基于神经网络的容错控制在CSTR对象中的应用

    • 摘要: 将扩展卡尔曼滤波用于RBF网络的权值更新,使该网络能满足动态建模的要求,不仅很好地逼近正常工况下的对象,也能及时有效地重构故障工况模型。基于Lyapunov稳定性推导得到的PID参数自整定算法,保证了基于RBF网络的PID控制算法使跟踪误差收敛。在CSTR系统中,仿真实例说明该方法用于对象元部件故障的检测是有效的。

       

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