模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在熱工建模與控制中的應用研究.pdf

1、本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)結(jié)合起米，研究采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)米解決熱工過程建模利控制中的相關(guān)問題。 詳細分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)建模利控制的基本原理。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因結(jié)構(gòu)簡單，得到了廣泛的研究與應用，尤其是動態(tài)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造算法方面的研究最為突出。其中，資源分配網(wǎng)絡(luò)及由其改進的最小資源分配網(wǎng)絡(luò)解決了靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能適用于序貫學習的缺點，而且也在相關(guān)領(lǐng)域的工業(yè)應用中取得了成功；而模糊系統(tǒng)由于本身提

2、供了由專家構(gòu)造語言信息并將其轉(zhuǎn)化為控制策略的一種系統(tǒng)的推理方法，使得模糊控制器得到廣泛發(fā)展并在現(xiàn)實中得以成功應用。將徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)分別用于非線性系統(tǒng)建模利典型熱工對象控制，通過仿真試驗表明，它們均具有較好的非線性建模與控制效果。 在分別介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，將二者結(jié)合，構(gòu)成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)模糊模型后什表達方式的不同，給出了基于標準模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種結(jié)構(gòu)，并詳細介紹了兩

3、種網(wǎng)絡(luò)的學習算法。通過將其應用到非線性系統(tǒng)建模與典型二階對象的控制，驗證了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在非線性建模與控制中應用的可行性。 在提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，進一步針對人型火電機組的典型熱工過程(如協(xié)調(diào)控制系統(tǒng))及其它非線性熱工過程，分別進行建模或控制。根據(jù)華東四省一市的負荷實測值，建立了相應的可用于短劃負荷預洲的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器應用于吳涇第二電廠的再熱汽溫系統(tǒng)，取得了較好的控制品質(zhì)；最后，為有效克服傳統(tǒng)