TY -的A2 -杨,晨光盟——Romoli圣地亚哥AU - Serrano马里奥盟——Rossomando弗朗西斯科盟——织女星,豪尔赫AU -奥尔蒂斯,奥斯卡盟——Scaglia Gustavo PY - 2017 DA - 2017/09/05 TI -神经网络的状态估计的闭环控制策略应用于馈料式生物反应器SP - 9391879六世- 2017 AB -缺乏网络信息在某些生物过程变量和模型和参数不确定性的存在构成重大挑战的设计有效的闭环控制策略。为了解决这个问题,这项工作提出了一种在线状态估计基于径向基函数(RBF)神经网络,在闭环控制律推导出在一个线性algebra-based设计策略。提出的方法应用于一类非线性系统与三种类型的不确定性:(i)时变参数,(2)不确定的非线性,和(3)未建模动态。在生物反应器来降低不确定性的影响,介绍了跟踪误差的一些集成商,进而允许适当的推导过程控制操作。这种新的控制方案保证所有的信号都一致最终有界,并跟踪误差收敛于小值。说明了该方法的有效性在馈料式生物反应器模拟实验的基础上,和它的性能与文献中出现的两个控制器。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2017/9391879——10.1155 / 2017/9391879 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性