基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豎爐溫度智能控制

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豎爐溫度智能控制

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1、摘要捅要豎爐是球團(tuán)燒結(jié)的主要設(shè)備,在煉鐵生產(chǎn)中占有十分重要的地位,它的操作水平直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量、產(chǎn)量和產(chǎn)品的生產(chǎn)消耗指標(biāo)。由于燒結(jié)過(guò)程是一個(gè)大時(shí)滯、多變量、非線性、參數(shù)離散的過(guò)程,用傳統(tǒng)控制理論已無(wú)法進(jìn)行精確的分析和控制,很難用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來(lái)轉(zhuǎn)換,只能依靠有經(jīng)驗(yàn)的操作人員或?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)來(lái)取得比較好的控制效果。模糊控制通常是對(duì)這種人類(lèi)解決方案的最好近似,因此它可以有效地處理這些問(wèn)題,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合解決數(shù)學(xué)模型難以描述的非結(jié)構(gòu)化和非線性問(wèn)題,具有良好的映射逼近能力,良好的可靠性和容錯(cuò)性。因此,本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模糊系統(tǒng)中的隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則

2、的描述形式,介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在豎爐燃燒室溫度控制中的應(yīng)用.為了提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和抗干擾能力,文中使用了一種新型的控制器——模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器,將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)PID控制器相結(jié)合,調(diào)整PID控制器的三個(gè)參數(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)豎爐燃燒室溫度的精確控制。有效地克服了采用單純的PID控制帶來(lái)的響應(yīng)慢、超調(diào)大、控制穩(wěn)定性差等缺點(diǎn),也解決了傳統(tǒng)模糊控制由于隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則選取不當(dāng)造成的控制缺陷。由于燃燒室溫度主要受煤氣的燃燒情況的影響。為了準(zhǔn)確地控制燃燒室的溫度,論文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的方法,建立了燃燒室溫度與煤氣流量之間的近似數(shù)學(xué)模型。最后利用Ma

3、tlab仿真軟件,建立Matlab仿真模型,分別對(duì)常規(guī)PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PIE)控制進(jìn)行對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn),仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的控制效果在三者中最優(yōu)。圖19表2參56關(guān)鍵詞:燃燒室;溫度控制;模糊控制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)號(hào):TP.273:河北理一I:大學(xué)碩七學(xué)位論文AbstractSinteringshaftfurnaceisthemainequipmentforthesinteringpellets.Itsfunctionistoproducetheregularpelletswithhighquali

4、ty.Sincethesinteringprocessispuretime-delay,nonlinearandmorevariables,itisdifficulttofinditsexactmathematicalmodelanditcanhardlybeaccuratelycontrolledbytraditionalconU'oltheory.Ifwewanttoachievek啦盯effects.wemustdependonexpert’Sexperiences.111eabilityofFuzzycontroltomodelimpreci

5、seandsubjectivenotionsmakesitpossibletomimichuman-likereasoningwithautomataandFuzzycontrolCanbeeasilycombinedwimexistingmethods.Neuralnetwork(NN)isbefittingtosolvethesenon-structuralandnon—linearproblemsthatCan’tbedescribedbymathematicalmodel.Ithasabetterfault-tolerantabilityan

6、dmappingapproachingabil時(shí).NNisusedfordescribingmembershipfunctionsandfIlzzyrulesandtheapplicationoffuzzyneuralnetworks(FNl町intemperaturecontrolofSllafIfurnaceisalsointroducedinthistext.Forimprovingthesystem’sadaptiveandanti-jammingabilities,inthistext,anewcontroller-—FNNPIDcontr

7、ollerisused.FNNiscombinedwithtraditionalPIDcontrollertoadjusttheparametersofPIDenntroller.a(chǎn)PA?,auseoftha,thedrawbacksofslowresponse,bigovershootandbadstabilityofPmcontrollerandthecontroldefectsofgeneralfuzzyconU'olareovercome.n峙temperatureoffireboxisaffectedbyburningconditionof

8、gas.Inordertocontrolthetemperatureaccurately,themathem

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