基于模糊神经网络的自适应控制在pH中和过程控制中的应用（原版论文）.pdf文

  本文关键词：基于模糊神经网络的自适应控制在pH中和过程控制中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

浙江大学 硕士学位论文 基于模糊神经网络的自适应控制在pH中和过程控制中的应用 姓名：郑春燕 申请学位级别：硕士 专业：化学工程 指导教师：麻红昭 座机电话号码 摘 要 摘 要 中和过程是一个典型的非线性、纯时延过程，用常规的线性控制方法不可能 对其进行有效控制。在对中和过程自动摔制算法的探索中，采用了非线性增益补 偿控制和前馈控制，由于中和控制过程的反应过程变化复杂，模型难以确定，因 此基于模型的自U馈控制兀法对pH值和流量值的波动进行有效的补偿。常规PID 控制算法也无法对反应的变化过程做快速的、精确的反应，在控制过程中很容易 引起振荡现象，很难对系统实现最优控制。 对此，本文提出了用一种基于模糊神经网络MRAC控制方案来实现中和过 程的优化控制。模糊神经网络是用神经元网络来构造模糊系统，其即具有模糊系 统善于表达人的经验性知识，，又具有神经元网络的根据输入输出样本来自动设计 和调整模糊系统的设计参数，实现模糊系统的自学习和自适应功能的特性。基于 模糊神经网络的自适应控制方案可以在线学习和调整规则参数及隶属函数参数， 其控制规则表是根据现场实际控制数据并通过计算得出的，再将之应用于现场的 控制中，具有很高的适应性，并保证闭环控制系统的稳定性，有高度鲁棒性，适 用于非线性、时变、时滞系统的控制。因此，模糊神经网络控制的应用能很好的 克服这种缺陷，适合于中和过程的非线性变化过程。 本文的研究工作主要包括以下内容： 1 综述了智能控制的研究发展，介绍了模糊控制技术和神经网络控制技术 的各自优缺点，以及神经网络控制器的典型结构和几种常用的神经网

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