基于神經網(wǎng)絡的間歇反應釜內模控制研究.pdf

1、間歇反應釜是精細化工、生物化工中普遍應用的過程設備,其操作上具有較強的非線性,滯后性等特點.一般常規(guī)控制很難達到理想的控制要求,本文提出了結合神經網(wǎng)絡和遺傳算法的基于人工神經網(wǎng)絡的內?？刂品椒?內模控制是一種基于過程數(shù)學模型進行控制器設計的新型控制策略.由于其設計簡單,控制性能好和在系統(tǒng)分析方面的優(yōu)越性,因而內?？刂撇粌H是一種實用的先進控制算法,而且是提高常規(guī)控制系統(tǒng)設計水平的有力工具.神經網(wǎng)絡具有對任意非線性映射的理想逼近能力,并能學

2、習和適應未知不確定系統(tǒng)的動態(tài)特性,使采用神經網(wǎng)絡的控制系統(tǒng)具有更強的適應性和魯棒性.本文將神經網(wǎng)絡和內?？刂葡嘟Y合,提出一種基于神經網(wǎng)絡的內模控制方法.該方法利用神經網(wǎng)絡對任意非線性映射的理想逼近能力,通過神經網(wǎng)絡建立過程的預測模型,取代內?？刂品椒ㄖ兴匦璧倪^程數(shù)學模型,從而簡化內模控制方法的實現(xiàn).遺傳算法是一種基于自然選擇和基因遺傳學原理的優(yōu)化搜索算法.用遺傳算法來優(yōu)化對象,只需要在計算機上模擬生物的進化過程和基因的操作,并不需要對

3、象的特定知識,也不需要對象的搜索空間是連續(xù)可微的,而且遺傳算法具有全局尋優(yōu)和快速尋優(yōu)的能力.本文采用并行遺傳算法對神經網(wǎng)絡進行訓練,該算法的特點是在種群進化過程中保持了種群個體的多樣性,縮減了種群規(guī)模,從而減少種群進化時的運算量,有效提高了神經網(wǎng)絡訓練的收斂速度與收斂精度.這有利于提高神經網(wǎng)絡模型的精確度和映射能力,提高內模控制方法的性能.本文將內?？刂品椒☉糜贏BS樹脂聚合反應過程的溫度、壓力控制中,仿真結果證明,該方法對復雜的AB