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调相压水与治理抬机合成神经元数理分析

调相压水与治理抬机合成神经元数理分析
我们把神经元U看作一个信息处理单元，神经元U可剖解为输入、处理、输出三块区域[15> 。其输入如同树突接受来自其它神经元的信号；其输出好比由轴突送往其它神经元的信号。信号可以是连续或离散量，可以是确定性量、随机或模糊量。在神经网络拓扑结构中，我们把与输入列（输入端）联接的元叫作**层，显然调相压水与治理抬机合成神经元在分层分布式计算机监控系统[14>中属于**层。
①当调相压水时，转轮室水位b是输入，而主辅给气阀开度r1、r2是输出，它们间的关系如图1：

r1＝1（when b≥b2∪b2→b1）＆ 0（when b＝b1∪b1→b2）；
r2≡1/a 。
②当甩负荷治理抬机时，进程中转轮室实时压强即过程变量PV是输入，甩负荷发生瞬间之转轮室压强作给定值SP，偏差e=SP-PV，PID控制器管理输出数值，以便使e为零，PID运算输出r(t)是时间的函数，其当前活化值不仅与当前整合输入有关，而且与以前时刻活化态有关。
r(t)=Kpe+Ki∫t0edt+Kdde/dt+ rinitial
式中Kp 、Ki 、Kd分别为回路比例、积分、微分系数；rinitial为回路输出初始值。
其离散化PID运算模式为：
rn=Kpen+Ki∑el+rinitial+Kd(en－en-1)
式中rn为采样时刻n的PID运算输出值；en 、en-1 、el分别为采样时刻n、n-1、l的PID回路偏差。
比例项是当前采样的函数，积分项是从**采样至当前采样的函数，微分项是当前采样及前一采样的函数，CPU处理时储存前一次偏差及前一次积分项，上式简化为：
rn=Kpen+（Kien+rX）+ Kd(en－en-1)
式中rX为积分项前值。
即输出为比例项、积分项、微分项之和，Kp =Kc 、Ki=Kc Ts/Ti 、Ki=Kd Td/Ts。
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