Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Cơ khí - Chế tạo máy
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 10
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 10
Hào Nghiệp
103
25
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tham khảo tài liệu 'automation & control - theory and practice part 10', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 216 AUTOMATION CONTROL - Theory and Practice Fig. 6. System I Output using GPC and NGPC Fig. 7. Control Signal for System I System II A simple first order system given below is to be controlled by GPC and NGPC. G 5 40 Fig. 8 and Fig. 9 show the system output and control signal. 1 1 10 5 Fig. 8. System II Output using GPC and NGPC Neural Generalized Predictive Control for Industrial Processes 217 Fig. 9. Control Signal for System II System III A second order system given below is controlled using GPC and NGPC. G 5 1 . 10 5 1 2.5 5 Fig. 10 and Fig. 11 show the predicted output and control signal. 41 Fig. 10. System III Output using GPC and NGPC 218 AUTOMATION CONTROL - Theory and Practice Fig. 11. Control Signal for System III Before applying NGPC to the all above systems it is initially trained using Levenberg-Marquardt learning algorithm. Fig. 12 a shows input data applied to the neural network for offline training purpose. Fig. 12 b shows the corresponding neural network output. Input and output sequence 50 150 200 250 300 350 400 450 EDO 50 150 200 250 300 350 400 450 EDO Fig. 12. a . Input Data for Neural Network Training Fig. 12. b . Neural Network Response for Random .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 3
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 12
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 1
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 2
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 4
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 5
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 6
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 7
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 8
AUTOMATION & CONTROL - Theory and Practice Part 9
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.