軟測量及推斷控制技術在工業(yè)中的應用研究.pdf

1、現(xiàn)代科技的飛速進步，促使控制理論向著更復雜、嚴密的方向發(fā)展。這其中模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制由于其非線性和不依賴對象的數(shù)學模型等特點倍受人們的關注。模糊系統(tǒng)善于表達知識，推理類似于人的思維，但過于依賴人的主觀因素，缺乏學習和適應的能力；神經(jīng)網(wǎng)絡結構可變，具有較強的自組織、自學習的能力，但是不具有結構性知識表達能力，網(wǎng)絡參數(shù)缺乏物理意義，且在學習過程中易陷入局部極值。所以將二者的特點結合起來形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡就成了一種必然的趨勢。 首先

2、，本文結合神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯，提出了一種改進型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法，該學習算法的收斂速度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)BP算法。在此基礎上，研究了工業(yè)過程基于神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)校正技術和工業(yè)裂解爐基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的軟測量技術，并通過仿真模擬，對模型的精度和外推能力與實際數(shù)據(jù)進行了比較，實際應用表明，所建模型具有良好的精度，泛化能力強，結果令人滿意。最后，應用神經(jīng)網(wǎng)絡對裂解爐的裂解深度逆模推斷控制和固定床反應器轉(zhuǎn)化率的自適應推斷控制分別進行了深入研究，仿真結果