【摘 要】
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为了更好地消除聚丙烯晴碳纤维（polyacryionitrile carbon fiber,PANCF）牵伸过程中相关状态间的耦合效应,基于因子网络数学模型,与解耦控制相结合,提出一种多级协同的解耦网络（c
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
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为了更好地消除聚丙烯晴碳纤维（polyacryionitrile carbon fiber,PANCF）牵伸过程中相关状态间的耦合效应,基于因子网络数学模型,与解耦控制相结合,提出一种多级协同的解耦网络（cytokine network based decoupling network,CNDN）,并植入具体的解耦控制算法;将该结构和算法应用于牵伸水浴的温度、浓度以及液位多个耦合量的解耦控制.仿真结果标明：CNDN对于控制量的改变反应更加迅速,较传统解耦方法可以基本实现控制量的完全解耦和平滑调节,抗干扰能
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