|
| << vorige |
Tijdschrift beschrijving
Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
Details van artikel 12 van 12 gevonden artikelen
| Titel: |
RECURRENT NEURAL NETWORKS IN DECOUPLING CONTROL OF MULTIVARIABLE NONLINEAR SYSTEMS |
| Auteur: |
Nikolaou, M. Hanagandi, V. |
| Verschenen in: |
Chemical engineering communications |
| Paginering: | Jaargang 136 (1995) nr. 1 pagina's 201-216 |
| Jaar: |
1995 |
| Inhoud: |
In this work we focus on the synergy between modeling with RNNs, and nonlinear controller design for decoupling control. The thesis of the paper is that recurrent neural networks (RNNs) can be conveniently used in an integrated black-box modeling and controller design methodology for decoupling control of multivariable nonlinear systems. A simulation example on a multivariable continuous-stirred-tank-reactor (CSTR) is provided to elucidate related issues. The effects of modeling uncertainty and state reconstruction on decoupling performance are specifically discussed. |
| Uitgever: |
Taylor & Francis |
| Bronbestand: |
Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften |
Details van artikel 12 van 12 gevonden artikelen
| << vorige |