多變量模糊預測控制在板形板厚綜合系統中的應用

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多變量模糊預測控制在板形板厚綜合系統中的應用

吳剛, 孫一康

文章導航 > 工程科學學報 > 1999 > 21(4): 403-405

吳剛, 孫一康. 多變量模糊預測控制在板形板厚綜合系統中的應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

引用本文:

吳剛, 孫一康. 多變量模糊預測控制在板形板厚綜合系統中的應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

Wu Gang, Sun Yikang. Application of Multivariable Fuzzy Predictive Control in AGC-AFC[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

Citation:

Wu Gang, Sun Yikang. Application of Multivariable Fuzzy Predictive Control in AGC-AFC[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

吳剛, 孫一康. 多變量模糊預測控制在板形板厚綜合系統中的應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

引用本文:

吳剛, 孫一康. 多變量模糊預測控制在板形板厚綜合系統中的應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

Wu Gang, Sun Yikang. Application of Multivariable Fuzzy Predictive Control in AGC-AFC[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

Citation:

Wu Gang, Sun Yikang. Application of Multivariable Fuzzy Predictive Control in AGC-AFC[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 403-405. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

多變量模糊預測控制在板形板厚綜合系統中的應用

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.024

吳剛,
孫一康

北京科技大學自動控制研究所, 北京 100083

基金項目:

國家“九五”攻關重點課題(No.95-523-03-01)

作者簡介:
吳剛男,28歲碩士

中圖分類號: TP301.6
計量
- 文章訪問數: 228
- HTML全文瀏覽量: 73
- PDF下載量: 7
- 被引次數: 0
出版歷程
- 收稿日期: 1998-11-08
- 網絡出版日期: 2021-08-27

Application of Multivariable Fuzzy Predictive Control in AGC-AFC

Wu Gang,
Sun Yikang

Research Institute of Automatic Control, UST Beijing, Beijing 100083, China

摘要: 針對板形板厚綜合系統,提出一種基于遺傳算法的多變量模糊預測控制新方法.該方法通過模糊預測來建立多變量系統的模糊模型,給出了辨識參數.同時,利用遺傳算法優化控制律.仿真結果表明該方法是有效的.
- 模糊模型 /
- 遺傳算法 /
- AGC-AFC綜合系統
Abstract: Amid at AGC-AFC, a multivariable fuzzy predictive control based on genetic algorithm is proposed. Fuzzy model of multivariable system is founded by means of fuzzy prediction. A new algorithm for parameter identification is given. And genetic algorithm is used to obtain the optimun control law.The simulation result shows that this method has good effectiveness.
- fuzzy model /
- genetic algorithm /
- AGC-AFC

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