基于粒子濾波的一類復雜工業(yè)過程智能控制方法研究.pdf

1、隨著社會的不斷地發(fā)展，智能控制方法在石油、化工、制藥、冶金、電力等這一類復雜工業(yè)領域中發(fā)揮了重大作用，但是，這一類復雜工業(yè)過程中常常存在著非線性、非高斯、大滯后和不確定性等特點。由于模糊控制、神經網(wǎng)絡控制和專家系統(tǒng)等傳統(tǒng)的智能控制方法，往往需要依賴專家信息和人工經驗完成其系統(tǒng)建模和優(yōu)化過程，調試過程相對漫長，一旦更換控制變量，就需要重新設計控制方法，使得這些控制算法在一類復雜工業(yè)過程中的普遍適用性受到很大制約，以致傳統(tǒng)的智能控制方法在魯

2、棒性和控制精度上達不到相應的工業(yè)要求。
　　聯(lián)合制堿過程是一類典型的具有時變、大滯后、非高斯非線性等特征的復雜系統(tǒng)，為此，本文選取聯(lián)合制堿復雜工業(yè)過程為研究對象。為了克服傳統(tǒng)智能控制方法在非線性、非高斯系統(tǒng)上出現(xiàn)的收斂速度慢、控制精度不高等缺陷，提出了一種在處理非高斯、非線性時變系統(tǒng)的狀態(tài)估計和預測控制方面具有獨特優(yōu)勢的粒子濾波算法，對聯(lián)合制堿工業(yè)過程進行優(yōu)化控制。并針對粒子濾波算法存在粒子匱乏以及在初始狀態(tài)未知的情況下需要大量粒

3、子等問題，利用粒子群優(yōu)化算法對粒子濾波算法進行優(yōu)化，實現(xiàn)對一類復雜工業(yè)過程的有界控制。
　　以聯(lián)合制堿過程純堿產品的結晶粒徑為研究背景，利用改進的RBF神經網(wǎng)絡構建被控對象的參考模型，再根據(jù)最小方差原則，對復雜工業(yè)過程的控制做出質量指標評價，以起到對工業(yè)生產過程有效監(jiān)督作用，并及時發(fā)現(xiàn)問題，再利用粒子濾波算法估計出影響控制質量指標變化的原因，為解決問題提供理論指導依據(jù);然后根據(jù)控制質量指標變化，利用提出自適應粒子數(shù)的改進方法，使得