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基于深度学习图像分析的晶体特性反馈控制: 收藏
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引用; 《东北大学学报（自然科学版）》2022年第12期43卷 1688-1693页; 作者：王良勇朱耀龙淦晨阳东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819; 针对晶体尺寸期望以及标准偏差特性的在线反馈控制问题,提出一种基于深度学习图像分析的在线反馈控制方法.首先,通过基于深度学习神经网络的晶体图像分析方法在线分析晶体的形状与尺寸;然后,对图像分析的结果进行数学统计分析,得到某一...; 针对晶体尺寸期望以及标准偏差特性的在线反馈控制问题,提出一种基于深度学习图像分析的在线反馈控制方法.首先,通过基于深度学习神经网络的晶体图像分析方法在线分析晶体的形状与尺寸;然后,对图像分析的结果进行数学统计分析,得到某一批次晶体的尺寸期望与标准偏差;最后,针对晶体尺寸期望和标准偏差控制的欠输入特性设计了一种路径跟踪算法与PID相结合的反馈控制器,以获得具有目标尺寸期望与标准偏差的晶体.通过明矾冷却结晶实验验证了所提方法的有效性和可行性.; 来源：详细信息评论

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