模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡在過程控制中的應用.pdf

1、隨著科學技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的一個共同特征是控制系統(tǒng)的復雜性和不確定性日趨明顯，即各子系統(tǒng)之間或其內(nèi)部會有較強的關(guān)聯(lián)性，參數(shù)的高維性、時變性和隨機性，且系統(tǒng)和環(huán)境具有許多未知的和不確定的因素，這些因素還會隨環(huán)境、工況和時間等發(fā)生不可預料的變化。因此已很難采用那些基于定量數(shù)學模型的傳統(tǒng)控制方法對其實現(xiàn)有效的控制，必須尋求新一類的控制策略。 模糊控制是一種不依賴于被控過程數(shù)學模型的仿人思維的控制技術(shù)。它可以利用領(lǐng)域?qū)＜业牟僮?/p>

2、經(jīng)驗或知識建立被控系統(tǒng)的模糊規(guī)則，有較好的知識表達能力。但在工程實際應用中卻缺乏自學習或自調(diào)整的能力。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡是一類黑箱式的非線性映射，但它具有良好的自學習能力。將二者有機結(jié)合起來，取長補短，可以提高整個系統(tǒng)的學習能力和表達能力。目前這個方向的研究正方興未艾。 本文首先分析了工業(yè)過程控制中被控對象的特性，并對模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展、背景和原理等進行了綜述。針對工業(yè)生產(chǎn)過程的特點，結(jié)合傳統(tǒng)PID控制，本文提出了

3、一種基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的控制策略，進一步完善了PID控制的自適應性能，能發(fā)揮模糊控制魯棒性能、動態(tài)響應好，上升時間快，超調(diào)小的特點，又具有PID控制器的動態(tài)跟蹤品質(zhì)和穩(wěn)態(tài)精度，具有較好效果。 本文的另一項重要工作是針對普通模糊控制器存在控制精度不理想的問題，提出一種把神經(jīng)元與模糊控制器相結(jié)合的方法，使一種基于兩維控制規(guī)則基的PID型模糊控制器具有參數(shù)在線學習功能，提高了控制系統(tǒng)的魯棒性和控制精度，在仿真試驗中表明該系統(tǒng)具有良