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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1992.10
- 수록면
- 490 - 495 (6page)
이용수
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A neural model predictive control strategy combining a neural network for plant identification and a nonlinear programming algorithm for solving nonlinear control problems is proposed. A constrained nonlinear optimization approach using successive quadratic programming cooperates with neural identification network is used to generate the optimum control law for the complicate continuous / batch chemical reactor systems that have inherent nonlinear dynamics.
Based on our approach, we developed a neural model predictive controller (NMPC) which shows excellent performances on nonlinear, model-plant mismatch cases of chemical reactor systems.
Based on our approach, we developed a neural model predictive controller (NMPC) which shows excellent performances on nonlinear, model-plant mismatch cases of chemical reactor systems.
목차
Abstract
Ⅰ. 개관
Ⅱ. 제어시스템 설계
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고 문헌
참고문헌 (0)
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