模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱工過(guò)程中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前廣泛使用的PID控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，使用的數(shù)學(xué)模型一般為在某一工況下建立的線性傳遞函數(shù)模型，難以描述熱工對(duì)象在整個(gè)工作范圍內(nèi)的非線性特征，由此設(shè)計(jì)出的控制系統(tǒng)很難保證在不同工況下都有良好的控制效果。建立一種能夠全面反映熱工對(duì)象特性的模型，是進(jìn)一步提高控制系統(tǒng)品質(zhì)的基礎(chǔ)。以線性系統(tǒng)的傳遞函數(shù)方式來(lái)描述系統(tǒng)已經(jīng)顯得力不從心，模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些特性使得它們?cè)诿枋鱿到y(tǒng)方面有著特殊的優(yōu)勢(shì)，基于模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的控制方法也顯示出良好的效

2、果。 本文主要探討了模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱工辨識(shí)與控制方面的應(yīng)用，具體由下面四部分組成： ①首先介紹了模糊數(shù)學(xué)的有關(guān)知識(shí)，介紹了模糊控制器的工作原理和設(shè)計(jì)過(guò)程，并將傳統(tǒng)的模糊控制器加以改進(jìn)，使模糊控制器的參數(shù)能在調(diào)節(jié)過(guò)程中根據(jù)具體情況進(jìn)行變化，以適應(yīng)控制過(guò)程對(duì)象的非線特性的要求，并用實(shí)例說(shuō)明該算法的有效性。 ②用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱工對(duì)象進(jìn)行辨識(shí)。首先，說(shuō)明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，并將其用于辨識(shí)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，著重分析了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3、，工作方式，隱節(jié)點(diǎn)的數(shù)目以及其分布對(duì)辨識(shí)精度的影響。其次，以模糊系統(tǒng)的方式將其整合成全局模型。最后，討論了其全局的辨識(shí)精度，說(shuō)明其在采樣工況附近的模型精度較高，而遠(yuǎn)離采樣工況的工作點(diǎn)精度較低，指出了提高精度的方法可以是增加采樣的工況，也可以是改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式。 ③討論了模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異同之處，說(shuō)明了兩者結(jié)合的可能性和必要性。并且給出了兩者結(jié)合的具體實(shí)例：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給出了一種具體模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造方式，將其運(yùn)用于辨

4、識(shí)過(guò)熱蒸汽對(duì)象的導(dǎo)前區(qū)。辨識(shí)所得模型應(yīng)用于控制系統(tǒng)中，其系統(tǒng)響應(yīng)與工程現(xiàn)場(chǎng)相符合。 ④研究了幾種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法。如：直接逆控制、模型參考控制、內(nèi)?？刂坪湍Ｐ皖A(yù)測(cè)控制等，說(shuō)明其適用條件，工作方法以及設(shè)計(jì)方法，并且以模型預(yù)測(cè)控制的方法設(shè)計(jì)過(guò)熱蒸汽對(duì)象的控制系統(tǒng)，該方法以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ)，有著模型預(yù)測(cè)，滾動(dòng)優(yōu)化，反饋較正等特性，以一種被調(diào)量誤差和調(diào)節(jié)量增量的線性二次目標(biāo)函數(shù)式作為性能指標(biāo)，在預(yù)測(cè)時(shí)域和控制時(shí)域內(nèi)尋找合適的