Simulated hardware design of artificial neural networks for adaptive plant control

C.S. Chang; F. Wang; A.C. Liew

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Simulated hardware design of artificial neural networks for adaptive plant control

机译：人工神经网络的自适应工厂控制仿真硬件设计

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In this paper, an artificial neural network (ANN) hardware circuit design for implementing online plant parameter identification and plant control is presented. The parallel structure of the ANN hardware is typical of the feedforward network with a real-time back-propagation training algorithm. The circuit is designed for implementing energy function minimization and the gradient descent algorithm. Different schemes of the hardware design are discussed for realizing adaptive control functions. Simulated results show that the proposed ANN circuit design has fulfilled the performance objective as required.

机译：本文提出了一种用于实现在线工厂参数识别和工厂控制的人工神经网络（ANN）硬件电路设计。 ANN硬件的并行结构是具有实时反向传播训练算法的前馈网络的典型代表。该电路设计用于实现能量函数最小化和梯度下降算法。讨论了用于实现自适应控制功能的硬件设计的不同方案。仿真结果表明，所提出的人工神经网络电路已达到所需的性能目标。

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来源
《Electric power systems research》 |1996年第3期|p.231-240|共10页
作者
C.S. Chang; F. Wang; A.C. Liew;
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作者单位

Power Systems Laboratory, National University of Singapore, Kent Ridge Crescent, Singapore 0511, Singapore;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类理论与分析;发电、发电厂;
关键词
artificial neural networks; hardware circuit design; controller design;

机译：人工神经网络硬件电路设计控制器设计;

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