将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

为拓展混沌控制与混沌同步在保密通信等领域方面的应用,通过对一类n维不稳定线性系统添加非连续状态反馈控制项,实现了不连续三状态线性反馈系统混沌反控制,并对这一类高维耦合混沌系统的动力学性质进行了理论分析,给出了定理和证明.然后分别给出了具有特殊形式的系统和一般系统的例子,计算机数值模拟及计算Lyapunov指数验证这样构造的高维系统确实存在混沌

提出了板坯连铸二冷区全智能控制系统的构想，并用人工神经网络和模糊控制的方法对该系统进行了计算机仿真.结果表明，该系统不但能完成二冷各区段铸坯表面温度的动态控制，而且具有良好的自适应性和自学习功能

一、填空题(每空1分,共20分) 1.智能控制系统的基本类型有 和 2.智能控制具有2个不同于常规控制的本质特点: 和

针对板形板厚控制的耦合问题,结合1700 mm热连轧机实际控制系统,建立了板形板厚耦合控制对象的数学模型.采用Bristol-Shinsky相对增益分析表明,1700 mm热连轧机的板形板厚耦合效果明显,严重影响高质量带钢生产,必须进行解耦设计

第二节建设工程三大目标控制 一、建设工程三大目标 二、质量、进度、投资目标控制的含义

本文提出的一种多变量自寻优闭环移动极点自校正控制算法的基本策略是:在控制过程中,以多变量广义最小方差为目标,自动移动闭环极点,且使其在控制量允许的范围内,闭环极点处在理想位置的系统。这样不仅能实现最优控制,且具有极点配置的鲁棒性

本文介绍了起动式飞剪的剪切控制模型,分析了影响剪切精度的原因,提出了一种用软件手段消除剪切误差的方法。工业试验证明:根据控制模型研制的软件是可行的,它使剪切误差下降到定尺的0.7%,成品率提高6%

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

特性: 一、内置校准器提供稳定的5V参考电压。 二、TR输出可提供200mA的电流。 三、输出可控制推挽式或单端式操作。 四、多任务的死区控制(Pin4)和PWM控制单元。 五、片上晶振的主从操作。 六、每个输出口有内置双倍脉冲禁止回路