基于PSO算法的氧樂(lè)果合成過(guò)程建模與控制研究.pdf

1、農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),關(guān)系國(guó)家的發(fā)展和社會(huì)的安定。農(nóng)藥是保證提高農(nóng)業(yè)單產(chǎn)的重要物資,而氧樂(lè)果是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用較為廣泛的一種農(nóng)藥,其質(zhì)量的優(yōu)劣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著較大的影響。氧樂(lè)果合成反應(yīng)釜溫度控制的好壞將直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量,那么為其合成過(guò)程建立較好的模型,實(shí)施精確地控制將有利于提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,節(jié)約生產(chǎn)成本,產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。
　　 氧樂(lè)果合成過(guò)程屬于典型的間歇生產(chǎn)過(guò)程,反應(yīng)釜溫度對(duì)象具有多變量、非線性、時(shí)變、大滯后等特點(diǎn)。用

2、常規(guī)的方法建立其模型比較困難,采用傳統(tǒng)的控制方法也達(dá)不到滿意的控制效果。近年來(lái),模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能進(jìn)化算法等理論方法及其綜合集成,為此類復(fù)雜對(duì)象的建模和控制提供了有效的途徑。
　　 本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法、模糊邏輯相結(jié)合對(duì)氧樂(lè)果合成反應(yīng)溫度對(duì)象進(jìn)行建模和控制。首先針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的缺陷,在文獻(xiàn)舍棄了速度項(xiàng)改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上對(duì)慣性權(quán)重采取動(dòng)態(tài)調(diào)整策略,并用基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明改進(jìn)后的PSO算法收斂速度更快,搜索精度

3、更高。其次對(duì)氧樂(lè)果合成反應(yīng)特性進(jìn)行分析,鑒于改進(jìn)后PSO算法的優(yōu)越性能,將其與回歸BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,對(duì)合成反應(yīng)的溫度對(duì)象進(jìn)行辨識(shí),建立了氧樂(lè)果合成過(guò)程的PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)模型,并與靜態(tài)BP模型進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型結(jié)合了粒子群算法的全局尋優(yōu)能力和BP算法的局部搜索優(yōu)勢(shì),同時(shí)體現(xiàn)了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,模型誤差小,網(wǎng)絡(luò)泛化能力較強(qiáng)。然后根據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)原理,對(duì)氧樂(lè)果合成過(guò)程設(shè)計(jì)了FNN控制器。FNN將模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù)的參數(shù)搜