Se diseña un control adaptativo directo no lineal predictivo basado en una red neuronal dinámica para controlar un proceso industrial de calentamiento por microondas y decapado de titanio laminado en frío. El identificador de la identificación del modelo no lineal adaptativo directo y el controlador del control predictivo del modelo no lineal adaptativo se diseñan basándose en el entrenamiento de la red neuronal dinámica serie-paralelo mediante el algoritmo RLS con factor incremental, ganancia y factor de olvido variables. Estos identificador y controlador se utilizan para constituir un controlador inteligente para ajustar la temperatura del ácido calentador por microondas. La corrección de la estructura del controlador, la convergencia y la viabilidad de los algoritmos de control se comprueban mediante simulación del sistema. Para el seguimiento de un punto dado, los resultados de la simulación del desajuste del modelo muestran que el controlador puede implementarse en el sistema para realizar el seguimiento y superar el desajuste del modelo del sistema. El modelo de control puede seguir la concentración de la solución de decapado y la temperatura de una referencia dada y superar la perturbación.
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