模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在玻璃窯爐溫控中的應(yīng)用.pdf

1、玻璃熔窯被控對象是一個非線性、參數(shù)時變的復(fù)雜過程系統(tǒng)，被控過程的不確定性較大，純滯后時間和時間常數(shù)都比較大，干擾因素較多，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，采用傳統(tǒng)的控制策略對數(shù)學(xué)模型依賴性較高，在純滯后時間及參數(shù)變化時，控制效果不佳，有一定的局限性。
　　模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制都具有不需要精確數(shù)學(xué)模糊、強非線性特點。其中模糊控制善于表達(dá)知識，推理類似于人的思維，但缺乏學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，但不適于表達(dá)結(jié)構(gòu)性知識

2、。本文在融合模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者優(yōu)點后，提出用基于補償模糊邏輯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實現(xiàn)對玻璃熔窯的溫度控制。通過引入補償模糊推理和快速學(xué)習(xí)算法，使得補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在性能上優(yōu)于常規(guī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　本文對玻璃熔窯的結(jié)構(gòu)、工藝流程進(jìn)行了介紹，根據(jù)現(xiàn)場控制要求，提出了溫度控制系統(tǒng)的要求，分析了熔窯系統(tǒng)的動態(tài)特性，通過一定的簡化和假設(shè)，給出了玻璃熔窯的溫控過程的理論數(shù)學(xué)模型。
　　通過仿真，以玻璃熔窯的溫度為對象對控制器性能進(jìn)行了